在具有SPI接口的MCP30088通道10位ADC上使用PhantomYoYo高灵敏度水传感器。背景在即将进行的项目中，我使用MCP3008来监控多个传感器。在这个项目中，我想详细介绍在MCP30088通道10位ADC上使用PhantomYoYo高灵敏度水传感器的详细信息，该ADC具有RaspberryPi2、Windows10IoTCore和C#的SPI接口。使用MCP3008ADC是一种模数转换器。模拟信号被转换为数字并读入您的应用程序。MCP3008是一个10位ADC，这意味着它使用10位来表示通道上的值。该值将表示为从0到1023的数字（总共1024个可能的值）。然后将该数字转换为有意义的值。例如，假设我想测量一个通道上的电压，从通道读取的值为523。我知道最大电压为3.3V。使用公式计算通道上的电压Value/MaxValue*Vref解决我得到的电压523/1023*3.3其值为1.687V。我首先将读数标准化，然后将标准化读数乘以已知的最大值3.3V，从而计算出这个值。当获得准确的电压测量很重要时，我强烈建议测量RaspberryPi的实际电压，并在计算中使用该值以从ADC获得更准确的转换。当我测量我的时，我发现输出是3.301V（在源代码中找到的值）。然而，与实际情况相差不远，其他类型的电路板可能会有所不同。当然，当我想计算电压时，这是有道理的，但每个传感器都有不同的含义。对于连接到MCP3008上的通道的每个传感器，我需要了解具体细节并适当地解释读数。MCP3008的接线很简单。芯片本身在一端标有一个缺口，代表引脚1和16。引脚1到8是八个输入引脚，称为通道0到7。通道0是引脚1。引脚16是Vdd并连接到电压源（在RaspberryPi上为3.3V或5V）。引脚9连接到RaspberryPi上的接地引脚。引脚15和14用于参考模拟电路。引脚15是Vref，MCP3008使用它来确定其中一个通道上的最大电压。在我的示例中，我将此引脚连接到RaspberryPi上的3.3V电源。当向其中一个通道施加电压时，MCP会调整读数，使1023表示3.3V，0表示0V。这允许我上面使用的计算工作。引脚14是模拟接地引脚。在我的示例中，我将它连接到RaspberryPi上的接地引脚。如果需要保持模拟电路与数字电路隔离，则该引脚将连接到模拟电路上的地。其余四个引脚（10到13）是用于与RaspberryPi通信的SPI串行接口引脚。我在这个项目中包含的接线图显示了如何将这些引脚连接到RaspberryPi。在这个项目中，我包含了一个简单的电压测量来演示这个概念。水传感器读数将展示从通道读取的值的另一种解释。项目概况传感器在这个项目中，我将两个电路合二为一。第一个是一个简单的电位器，它允许在一个MCP3008引脚（通道0）上改变电压。这只是为了演示MCP3008的工作原理。第二个电路是连接到MCP3008上的第二个通道（通道1）的水传感器。PhantomYoYo水传感器具有三个引脚。第一个引脚是接地的（在设备上标记为“-”），它将连接到RaspberryPi上的接地引脚。下一个引脚是电源（在设备上标记为“+”），它将连接到RaspberryPi上的3.3V引脚（设备也可以连接到5V）。第三个也是最后一个引脚是信号（在设备上标记为“s”。该引脚的电压信号会根据设备上的水量而变化。请注意，该设备不是水位传感器。它只是感应变化与器件接触的水量。源引脚将连接到MCP3008上的输入之一。电路支持传感器的电路非常简单。该设备直接连接到板RaspberryPi，无需任何额外组件。项目软件应用程序我为这个项目创建的应用程序是一个通用Windows应用程序，并在主视图中显示了两个仪表。第一个仪表显示在电位计电路上测量的当前电压。第二个显示来自水传感器的读数，该读数标准化为0到100的值。该软件还允许校准水传感器。源代码的链接可以在本文下方找到。MCP3008库该软件项目还包含一个用于与MCP3008交互的单独项目。此代码可用于您的应用程序，以便轻松地将MCP3008芯片集成到您的项目中。要使用它，首先要声明一个类对象，如下所示：privateMcp3008_mcp3008=null;在OnNavigatedTo事件中添加以下代码：_mcp3008=newMcp3008(0);await_mcp3008.Initialize();要从通道0读取电压，请使用以下代码行：floatvoltage=_mcp3008.Read(Mcp3008.Channels.Single0).AsScaledValue(3.3f);注意使用Channel.Single0which表示从一个通道读取值。可以指定设备读取两个引脚之间的差异。这可以指定为Mcp3008.Channels.Differential0表示测量应该作为通道0和通道1之间的差异进行，其中通道0为正，通道1为负。源代码是文档，将提供解释每个值的工具提示。当您使用完对象后，通常在您的OnNavigatedFrom事件中处理该对象。_mcp3008.Dispose();_mcp3008=null;入门组装电路学习这部分内容以组装电路。注意：本项目使用可选的万用表来测量电位器两端的电压。这样做是为了将该值与MCP3008读取的值进行比较。请注意，这是可选的。如果您没有万用表，那么您将无法比较该电压。这样做是为了表明MCP3008读取的值与万用表读取的值相同。如下图所示将万用表设置为测量直流电压。将T形放在的左端（数字从1开始）。最左边的两个引脚将位于板上的E3和F3中。最右边的两个引脚将位于E22和F22将50KΩ电位器置于J56、J58和J60位置，调节旋钮朝向面包板的5v侧在I58和I53之间放置10KΩ电阻将MCP3008放入E31到E38和F31到F38中（芯片有凹进圆圈的角将放置在E31处）可选：将黑色公对公跳线的一端放置在位置G60（如果您使用万用表，则将黑色引线连接到此导线）可选：将红色公对公跳线的一端放在位置G58（如果您使用万用表，则将红色引线连接到此导线）在F60和接地之间连接蓝色公对公跳线在F58和C31（MCP3008的通道1）之间连接橙色公对公跳线在F53和3.3V+之间连接橙色公对公跳线在J31和3.3V之间连接红色公对公跳线在J32和3.3V之间连接红色公对公跳线在J33和接地之间连接黑色公对公跨接线在J34和A14之间连接绿色公对公跳线在J35和A13之间连接黄色公对公跳线在J36和A12之间连接白色公对公跳线在J37和J14之间连接绿色公对公跳线在J38和接地之间连接一根黑色公对公跳线将蓝色母对公跳线的母端连接到水传感器上的S引脚。将公端连接到C32（MCP3008上的通道1）将红色母对公跳线的母端连接到水传感器上的引脚。公头接3.3V将黑色母对公跳线的母端连接到水传感器上的-引脚。将公端接地可选：将步骤5中的黑色引线连接到万用表的公共端子（使用钩夹式连接器以获得最佳效果）可选：将步骤6中的红色引线连接到万用表上的电压端子（使用钩夹式连接器以获得最佳效果）在RaspberryPi和鞋匠之间连接带状电缆启动应用程序选择调试、ARM配置和远程机器。现在右键单击项目，选择属性，然后单击调试标记。接下来将RaspberryPi2IP地址放入Remotemachine字段，并取消选中Useauthentication。按F5。应用程序将部署到设备，第一次可能需要几分钟。注意：该应用程序使用线性360°仪表来显示水量。我必须注意，该传感器在水量和传感器读数之间没有任何线性相关性或我所知道的任何其他相关性。当有几滴水时，它确实会产生较小的值，而当存在更多水时，它会产生较高的值。我更多地使用线性量规来帮助理解ADC的概念。可以像连接光电隔离交流电压传感器一样连接水传感器产生可由GPIO引脚接收的高或低信号。该设备可以接线以提供湿信号或干信号。话虽如此，我将这个水传感器连接到ADC，因为我想检测少量水和大量水之间的差异，并且该项目中概述的方法实现了这一目标。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：DanielPorrey，如涉及侵权，可联系删除。

该项目通过声音表现为波的现象，使声悬浮成为可能。当两个声波相互交叉时，它们可以相互建设性或破坏性干扰。（这就是降噪耳机的工作原理。）该项目使用超声波距离传感器来产生悬浮效果。这是通过创建两个相反的声波相互干扰的“口袋”来实现的。当一个物体放在口袋里时，它会静止呆在那里，看起来像是在原地盘旋。所需材料：Arduino板H桥距离传感器面包板跳线二极管电容器第1步：获取超声波发射器您需要为此步骤使用掉一个距离传感器。不过不用担心，相对来说比较便宜：从板上拆焊并移除两个发射器从一个中拆除并保存网筛将导线焊接到两个发射器第2步：创建电路创建上述电路并注意以下几点：不一定需要包括两个100nF电容器。（仅当电路板由于某种原因无法处理电路并且它不断自行关闭时）9v电池是任何直流电源的替代品-我的电池与7.5vLiPo电池一起工作正常第3步：代码将此代码上传到您的Arduino：//originalcodefrom:https://makezine.com/projects/micro-ultrasonic-levitator/byteTP=0b10101010;//Everyotherportreceivestheinvertedsignalvoidsetup(){DDRC=0b11111111;//Setallanalogportstobeoutputs//InitializeTimer1noInterrupts();//DisableinterruptsTCCR1A=0;TCCR1B=0;TCNT1=0;OCR1A=200;//Setcompareregister(16MHz/200=80kHzsquarewave->40kHzfullwave)TCCR1B|=(1TCCR1B|=(1noprescalingTIMSK1|=(1interrupts();//Enableinterrupts}ISR(TIMER1_COMPA_vect){PORTC=TP;//SendthevalueofTPtotheoutputsTP=~TP;//InvertTPforthenextrun}voidloop(){//Nothinglefttodohere:)}第4步：安装变送器并校准你可以使用任何东西来做到这一点，我借用了一些外力：首先将发射器放置在彼此相距约3/4"的位置取一小块大约一半豌豆大小的泡沫塑料（不需要是圆形的）从步骤1开始，将聚苯乙烯泡沫塑料放在网筛上使用镊子或钳子将其放在两个发射器之间（靠近时它应该开始摆动）移动发射器（越来越近和越来越远），直到聚苯乙烯泡沫塑料保持静止故障排除我花了大约15分钟才让它第一次工作，但之后很容易让它再次运行。如果一开始不起作用，您可以从以下方面进行检查：确保你正确连接了所有东西增加H桥的电压（不同的电池）取一小块聚苯乙烯泡沫塑料为发射器尝试不同的位置尝试添加电容器如果它仍然不起作用，则可能是某些东西坏了：尝试使用不同的发射器或新电池。需上传到Arduino的Code片段：//originalcodefrom:https://makezine.com/projects/micro-ultrasonic-levitator/byteTP=0b10101010;//Everyotherportreceivestheinvertedsignalvoidsetup(){DDRC=0b11111111;//Setallanalogportstobeoutputs//InitializeTimer1noInterrupts();//DisableinterruptsTCCR1A=0;TCCR1B=0;TCNT1=0;OCR1A=200;//Setcompareregister(16MHz/200=80kHzsquarewave->40kHzfullwave)TCCR1B|=(1TCCR1B|=(1noprescalingTIMSK1|=(1interrupts();//Enableinterrupts}ISR(TIMER1_COMPA_vect){PORTC=TP;//SendthevalueofTPtotheoutputsTP=~TP;//InvertTPforthenextrun}voidloop(){//Nothinglefttodohere:)}如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：millerman4487，如涉及侵权，可联系删除。

该项目是一个完整的DIY气象站，将其数据提交到“THINGSPEAK”网站，可以从任何浏览器查看。介绍这个项目有4个温度传感器——1个在室外，3个在关键位置。当温度过冷时，这些读数用于控制补充加热器，防止我那陈旧历史的房子里的管道冻结。还有一个超声波距离传感器安装在托梁上，如果发生洪水，它可以测量水位。该项目重新点燃了建立自己的气象站的长期梦想。它现在已经成为相当复杂的系统，有3个独立的微控制器进行通信，最后将数据发送到互联网。第1步我从手头已有的DHT22温湿度传感器和ArduinoNano开始。然后我建立了一个“TippingBucket”雨量计，紧随其后的是风速计。风速计和雨量计都使用霍尔效应传感器和磁铁进行检测。我还添加了气压模块和实时时钟。接下来，我建造了一个通风的盒子来容纳DHT和气象站电路，并将所有东西都安装在离我家大约100英尺的栅栏上。在这个阶段，所有数据都只通过蓝牙发送到我的手机，所以我还添加了一个射频发射器（433Mhz）。第2步接下来我还构建了数据接收器。我拿了一个超外差射频接收器模块，为它建造了一个抛物面天线，并将它连接到我桌子上的ArduinoMEGA类型板上，监控我的“CrawlspaceBuddy”，并解析/处理数据。我决定MEGA将成为我计划中的几个家庭监控项目的数据/控制中心。MEGA在下面的照片中，埋在MEGA原型防护罩下，LCD安装在UNO防护罩上。第3步最后，我需要实现项目链中的最后一个环节——将它连接到互联网，这样我就可以从世界任何地方监控我家的天气。在使用ESP8266模块和分线板几个小时后，我决定寻找一个单独的基于ESP8266的开发板。根据我读过的几篇文章，我认为NodeMCU的开发板听起来是我的最佳选择，并且在Amazon上搜索发现了一个“气象站套件”，其中包括一个NodeMCUESP8266开发板、一个DHT11温度/湿度传感器和a.96“OLED显示器。它将从“WeatherUnderground”中检索天气和预报数据，从时间服务器中校正时间。然后它将温度和湿度读数从DHT发送到“并将必要的代码添加到NodeMCU程序中。每10分钟一次，它会收到来自MEGA的数据摘要，并将其提交给“Thingspeak”网站。这是我的公共频道的链接，其中包含我的实时天气数据。https://thingspeak.com/channels/463187需要解决的问题作为任何复杂项目的典型特征，在开发过程中必须解决一些问题。对于该项目，室外站的电力是一个主要问题。我目前使用3.7v18650型电池为监控站供电。我最终想结合太阳能充电，但这预计将在以后实现。目前，我只是监控电压，并在需要时更换电池。事实证明，这些电池的工作范围基本上是线性的，我在完全充电时使用8.4v，在7.4v放电时，电压开始以更快的速度下降。我使用降压转换器将其降到系统的5v稳压电压，这5v电压还通过OptoMOS继电器连接到升压调节器的输入到输出9.6v到发射器。该电源仅在每分钟一次数据包的实际传输期间打开。（每个数据包发送2次以帮助防止数据丢失，因为这只是一种单向射频链路。）为了最大限度地延长电池寿命，我还实现了睡眠/省电，断开Nano上LED的电阻，并消除板载调节器。这使我在省电模式下的功耗降至约11mA，在正常操作期间为16mA，在RF传输期间约为24mA。由于风速和雨量读数都是由中断生成的，为了保持风速测量的准确性，Nano仅在风速计10秒内没有输入脉冲时才会进入省电模式。使用当前的设置，在我必须更换它们之前，我可以在一组充满电的电池上使用大约48-60小时。风对潜在的电池寿命产生显着影响，因此范围很广。结论这个项目已经占用了我大约3个月的空闲时间，可能还需要更多的时间才能完全实施。我想添加一个风向标来监测风向。它具有的另一个“功能”是一组紫外线LED，不过由于电流消耗很大，我很少打开它。它们照在风速计上，风速计的一个杯子上涂着绿色荧光漆。当它在晚上打开时，你会看到一个小小的绿色光球来回浮动。这样做的目的是为了给路人一些帮助。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：randtekk，如涉及侵权，可联系删除。

由于我的工作，我非常擅长维护我们的代码库，但对于我们的办公设备，就不太在行了。所以衍生出了这个项目，使用Arduino让我们的植物保持活力。背景最近，我们非常兴奋于搬进了我们的新办公空间。我们一直在用白板覆盖的墙壁、闪亮的新技术和所有居家般的舒适设施来装饰它。当我们在整个空间中放置一些这些绿叶朋友时，这个办公室也开始有了家的感觉！但当我们忘了给它们浇水，一周左右之后我们的绿叶朋友就会开始看起来像这样：鉴于我们是一家物联网公司，在这个项目中还是比较有利的。所以我使用我们的anduinoWiFishield和IFTTT组合了一个解决方案。是时候认真对待我们的植物朋友了！为了让您的植物“发出声音”，您需要一个ArduinoDue或Zero、一个anduinoWiFishield（或任何其他可以与AdafruitIO对话的WiFi连接的Arduino），最后是一个“电容式土壤湿度传感器”。别忘记，还需要一杯水。湿度传感器土壤湿度传感器非常酷，实际上并没有多少传感器提倡把传感器浸入潮湿的泥土中，但由于项目的需要：不过虽然要接触土壤，但还是需要注意不要将传感器浸入该白线以下。上面没有任何措施可以很好地承受水分暴露，所以在给含有这个传感器的植物浇水时要小心。如何校准“电容式土壤湿度传感器”我们的电容传感器有三根线，我们将连接到3.3v（红色）、接地（黑色）和（蓝色信号）模拟引脚A1。当我们校准我们的传感器时，我们将在传感器完全干燥时记录电容读数，然后在传感器浸入一杯水中（注意白线！）时再读取一次读数。这为我们提供了极端的0-100%相对湿度阈值。连接你的传感器，运行下方的概要，然后记下你的结果。作为参考，我的dryVal为807，wetVal为415。intinputPin=A1;voidsetup(){Serial.begin(115200);delay(3000);}voidloop(){Serial.print("Rawval:");Serial.println(readHumidity());delay(3000);}intreadHumidity(){intsensorVal=analogRead(inputPin);returnsensorVal;}一旦你有了这两个数字，你就可以配置相对湿度映射了。考虑自己校准！#include#include"Adafruit_MQTT.h"#include"Adafruit_MQTT_Client.h"#include"AnduinoLCD.h"//WiFiparameters#defineWLAN_SSID"Andium"#defineWLAN_PASS"maybeitsjustpassword"//AdafruitIO#defineAIO_SERVER"io.adafruit.com"#defineAIO_SERVERPORT1883#defineAIO_USERNAME"yourusernname"#defineAIO_KEY"dosifje0j230fj32lksdfj230ff23"WiFiClientclient;Adafruit_MQTT_Clientmqtt(&client,AIO_SERVER,AIO_SERVERPORT,AIO_USERNAME,AIO_KEY);/******************************Feeds***************************************///SetupfeedfortemperatureAdafruit_MQTT_PublishhumidityVal=Adafruit_MQTT_Publish(&mqtt,AIO_USERNAME"/feeds/officePlants");/*CreateaninstanceoftheAnduinoLCD*/AnduinoLCDLCD=AnduinoLCD(ST7735_CS_PIN,ST7735_DC_PIN,ST7735_RST_PIN);intinputPin=A1;constintdryVal=807;constintwetVal=415;inthumidity=0;inthumidityPrev=0;intrelHumidity=0;voidsetup(){Serial.begin(115200);delay(3000);//ConnecttoWiFi&Adafruit.IOconnectToWiFi();connectToAdafruit();//InitializeLCDLCD.begin();LCDinit();}voidloop(){//pingadafruitioafewtimestomakesureweremainconnectedif(!mqtt.ping(3)){//reconnecttoadafruitioif(!mqtt.connected())connect();}humidity=readHumidity();//convertinttemptochararraycharb[4];Stringstr;str=String(humidity);for(inti=0;i{b[i]=str.charAt(i);}b[(str.length())+1]=0;//Publishdataif(!humidityVal.publish((char*)b)){Serial.println(F("Failedtopublishtemp"));}else{Serial.print(F("Humiditypublished:"));Serial.println(humidity);displayHumidity(humidity,humidityPrev);}Serial.print("Humidity:");Serial.print(humidity);//Serial.print("*F\t");//prevtempstoredforLCDhumidityPrev=humidity;//repeatevery10mindelay(600000);}//connecttoadafruitioviaMQTTvoidconnect(){Serial.print(F("ConnectingtoAdafruitIO..."));int8_tret;while((ret=mqtt.connect())!=0){switch(ret){case1:Serial.println(F("Wrongprotocol"));break;case2:Serial.println(F("IDrejected"));break;case3:Serial.println(F("Serverunavail"));break;case4:Serial.println(F("Baduser/pass"));break;case5:Serial.println(F("Notauthed"));break;case6:Serial.println(F("Failedtosubscribe"));break;default:Serial.println(F("Connectionfailed"));break;}if(ret>=0)mqtt.disconnect();Serial.println(F("Retryingconnection..."));delay(1000);}Serial.println(F("AdafruitIOConnected!"));}voiddisplayHumidity(inthumidity,inthumidtyPrev){//clearthestalevalueLCD.setTextColor(ST7735_BLACK);LCD.setTextSize(2);LCD.setTextWrap(true);LCD.setCursor(40,60);LCD.setTextSize(5);LCD.print(humidityPrev);LCD.setTextSize(2);LCD.print("%");//PrintnewvalueLCD.setTextColor(ST7735_WHITE);LCD.setTextSize(2);LCD.setTextWrap(true);LCD.setCursor(40,60);LCD.setTextSize(5);LCD.print(humidity);LCD.setTextSize(2);LCD.print("%");}voidconnectToWiFi(){//ConnecttoWiFiaccesspoint.delay(10);Serial.print(F("Connectingto"));Serial.println(WLAN_SSID);WiFi.begin(WLAN_SSID,WLAN_PASS);while(WiFi.status()!=WL_CONNECTED){delay(500);Serial.print(F("."));}Serial.println(F("WiFiconnected!"));}voidconnectToAdafruit(){//connecttoadafruitioconnect();}voidLCDinit(){LCD.setBacklight(ON);LCD.fillScreen(ST7735_BLACK);//clearthescreenLCD.showBanner();//loadAndiumBannerLCD.setTextColor(ST7735_WHITE);LCD.setTextSize(2);LCD.setTextWrap(true);LCD.setCursor(0,40);LCD.print("Humidity:");}intreadHumidity(){intsensorVal=analogRead(inputPin);relHumidity=map(sensorVal,dryVal,wetVal,0,100);Serial.println("relHumidity");Serial.print(relHumidity);returnrelHumidity;}将此概要复制并粘贴到您的IDE中，并确保已安装这些库。WiFi101Adafruit_MQTTArduinoLCD以及您的个人校准：constintdryVal=807;constintwetVal=415;湿值和干值。当我们读取Humidity()时，在草图的底部，我们使用这些值来映射0-100%的相对湿度。所以现在我们的值在干燥时为0%，在完全饱和时为100%。relHumidity=map(sensorVal,dryVal,wetVal,0,100);如果一切顺利，并且您的arduino连接到WiFi和AdafruitIO，您应该开始看到每10分钟出现一次读数。不要介意今天早些时候的那些异常值，当我阅读我的原始未映射电容以确定我的干湿值时，我也在调整。到此，现在我们每10分钟发布一次土壤湿度读数。不必过于在乎读数是多少，设定一个值到我们的植物需要浇水时给它们浇水。让我们使用IFTTT设置阈值湿度水平并配置要发送的通知，以便提醒我们给植物浇水！IFTTT阈值使用IFTTT，我设置了一个阈值，当土壤的相对湿度降至20%以下时，我们口渴的植物将通过设定好的联系方式联系我们，请求浇水！这是设置的一瞥。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：BrianCarbonette，如涉及侵权，可联系删除。

本文将介绍如何使用AtlasScientific的重力模拟pH传感器制作台式pH计。在这个项目中，我们将使用来自AtlasScientific的重力模拟pH电路和探头以及ArduinoUno制作台式pH计。读数将显示在液晶显示器(LCD)上。特性该仪表是在Windows计算机上开发的。它没有在Mac上测试。外壳不防水。第1步：准备外壳安全事项：记住在处理工具/机械时要小心，并佩戴适当的安全装备，例如护目镜、手套和呼吸器。使用的外壳是ABS塑料外壳。针对pH计进行修改。液晶显示器的开口a)LCD位于外壳的顶部（盖板）。在封面上居中放置一个98x40mm的矩形。b)将工件放入虎钳中，并在标出的矩形上钻一个3.2毫米（1/8英寸）的导向孔。c)使用这个导向孔作为3.2毫米(1/8")干式墙切割钻头的起点。由于这是一项小工作，我们将使用手钻而不是干式墙切割机上的钻头。在内部工作矩形而不是线条，因为用钻头上的这个钻头以直线方式切割可能有点困难。d)接下来，使用手动锉去除多余的材料并将矩形塑造成所需的尺寸。切割BNC连接器和Arduino端口的开口BNC连接器和Arduino端口的开口位于外壳底部的一侧。a)使用下面提供的尺寸，标记圆的中心点和两个矩形的轮廓。b)将工件放入虎钳中并切开开口。圆形开口是使用钻头制成的。矩形是通过遵循用于制造LCD开口的类似工艺制成的。装配底板以安装组件底板用于安装Arduino、pH传感器和迷你面包板。使用3.2mm厚的亚克力板。a)使用带锯将亚克力板切割成135x62.5mm。b)标记四个孔的位置，如下所示。钻2.38毫米（3/32英寸）直径的孔。将板一侧的孔沉入3毫米深度和4.4毫米（11/64英寸）直径。这对于在插入螺钉以固定支座时保持平坦的下表面是必要的。c)使用提供的螺钉连接11毫米支架。pH传感器配有4个支架和螺钉。将其中两个用于Arduino。第2步：在外壳中安装电子设备a)将底板插入外壳底部。用螺丝或热胶固定。b)将pH传感器安装在底板上。用螺丝固定到支架上。c)将ArduinoUno安装到底板上。用螺丝固定到支架上。d)将迷你面包板添加到底板上。e)将接头引脚焊接到LCD（提供引脚）。将LCD插入外壳顶部并使用一些热胶将屏幕固定到位。第3步：将电子设备连接在一起接线组件如上图所示。将迷你面包板用于1kΩ和220Ω以及分配Arduino的5V和接地引脚。这两个电阻用于设置屏幕对比度。重力pH传感器，pH探头第4步：完成组装接线完成后：a)使用提供的螺钉将外壳的顶部和底部放在一起。b)将探头连接到BNC连接器。第5步：将代码上传到ArduinoUno该项目的代码使用定制的库和头文件。您必须将它们添加到您的ArduinoIDE才能使用代码。以下步骤包括将此添加到IDE的过程。a)将Arduino连接到您的计算机并打开IDE。如果您没有IDE，可以从此LINK下载IDE。转到工具->板->选择Arduino/GenuinoUno。转到工具->端口->选择Arduino连接到的端口。b)添加液晶显示器库：在IDE中转到Sketch->包含库->管理库。在库管理器的搜索栏中输入“液晶”。寻找标题为“LiquidCrystalBuilt-inbyArduino,Adafruit”的包。它可能安装也可能不安装。如果没有，请选择包并单击install。c)添加AtlasGravity传感器库，该文件将保存为“Atlas_gravity.zip”。在IDE中，转到Sketch->Includelibrary->Add.ZIPLibrary。找到“Atlas_gravity.zip”文件并选择添加。d)接下来，我们必须添加pH计的代码。将代码复制到IDE工作面板上。e)编译并上传代码到Arduino。f)然后pH读数将显示在LCD上。您还可以在串行监视器上查看读数。要打开串行监视器，请转到工具->串行监视器或按键盘上的Ctrl+Shift+M。将波特率设置为9600并选择“回车”。第6步：校准pH传感器注意：如果您打算为Arduino使用外部电源，请在进行校准之前将其连接到Arduino。这将确保正确设置参考电平，这将有助于正确校准。该pH计可以校准为单点、两点或三点校准。需要标准缓冲溶液（pH4、7和10）串行监视器用于校准过程。用户将能够观察读数的逐渐变化，因为它们达到稳定并发送适当的命令。校准数据存储在Arduino的EEPROM中。校准命令低点：cal，4中点：卡路里，7高点：cal，10清除校准：校准，清除使用步骤a)取出浸泡瓶并冲洗掉pH探针。b)将一些pH值为4的溶液倒入杯中。确保有足够的空间覆盖探头的感应区域。c)将探头放入杯中并搅拌以去除残留的空气。观察串行监视器上的读数。让探头留在溶液中，直到读数稳定（从一个读数到下一个读数的微小移动是正常的）d)读数稳定后，将命令cal,4输入串行监视器。至pH4的校准现已完成。对pH7和pH10重复步骤ad。请记住在使用不同的缓冲溶液时冲洗探头。关于温度补偿本项目中使用的传感器精度为+/-0.2%。pH计将在7-46°C的温度范围内以该精度运行。在此范围之外，必须修改仪表以进行温度补偿。注意：pH探头可承受1-60°C的温度范围。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：AtlasScientific，如涉及侵权，可联系删除。

该项目通过手腕上的M5stack和Uiflow块控制DjiTello无人机！介绍DjiTello是一款很棒的无人机，我目前正在通过他的SDK学习，可以使用Python和OpenCV进行人脸检测（并且，在我检测是否佩戴口罩的目标中，我认为在这个时代非常重要）。读取SDK，Tello充当SoftAPWI-FI，（他的ip是192.168.10.1），M5Core将使用ip192.168.10.2，（他只接受这个IP的命令，在端口8889上）所有命令都必须在UDP中发送，有一些有趣的功能可以检索一些信息，如电池电量、气压、高度、距离等，但它需要执行一个网络服务器来监听端口8890上的答案（已经在我的ToDoList中）使用Python很容易检索很多基于这个SDK的项目，但是很少使用micropython和ESP32，我在https://github.com/plugowski/micropython-tello上只找到了一个很好的例子，所以在将micropython库移植到M5Stack设备之后，是时候进入下一个级别了：为M5StackUIFLOW创建块以使简单的程序序列作为STEM项目进入课堂的任务，或者只是做一个有趣的使用。与其他项目一样，第一步是将工作库（使用Tello命令）添加到M5Gray结构（我使用的是UiFlow固件v1.6.3），在一些失败之后，我成功使用了ThonnyIde的技巧，只是从我的UIFLOW存储库复制到你的本地驱动器“tello.py”，并将其传输到Uiflow结构的根级别的M5Core上。请按照以下步骤开始：1）打开UIFLOW（我更喜欢桌面IDE）2)选择M5Gray并将您的设备连接到您的电脑（可能在COM11上）3）选择自定义（测试版）并选择打开自定义块4）加载文件Tello5.m5b（之前从我的代表下载）它提供声明和特定块作为初始化无人机和基本动作（起飞，翻转，旋转顺时针旋转逆时针等）5）单击右侧的汉堡菜单并选择“打开文件，加载TelloTest5.m5f（在我的代表上找到）6)更改您的无人机对应的SSID7)从UIFLOWIDE中选择Manager并上传tello_iron.jpg。8)点击Python选项卡，我们可以读取与块对应的代码行。9）现在点亮无人机（周围留出足够的空间！），选择在UIFLOWIDE上播放以测试或更改动作，一旦您满意，从汉堡菜单中选择下载将程序作为APP传输到设备（您可以回忆它从您设备上的APP菜单中选择名称TelloTest5.py。根据SDK记住一些指令：Tello命令向上、向下、向右、向左飞行，距离xcm范围为20到500TellocommandRotateCWRotateCCWwithdegreerange:1to360(no1to3600assaidontheSDK)最后重要的建议：永远不要忘记在每次飞行任务结束时都放置drone.land（）命令，以确保无人机正确着陆。否则您必须等待电池放电，或者没有接收命令的超时（可能设置为15秒）。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：gperrella，如涉及侵权，可联系删除。

这个项目将教你如何在Arduino中使用KY-037声音检测传感器，并且测量环境中声音强度的变化。能够学到什么KY-037声音检测传感器介绍KY-037声音检测模块如何配合Arduino使用KY-037声音检测传感器该模块由一个用于检测声音的灵敏电容麦克风和一个放大电路组成。该模块的输出是模拟和数字的。数字输出作为一个键，当声音强度达到一定阈值时激活。灵敏度阈值可以通过传感器上的电位器进行调整。模拟输出电压随麦克风接收到的声音强度而变化。您可以将此输出连接到Arduino模拟引脚并处理输出电压。将KY-037声音检测模块与Arduino连接要将此模块与Arduino一起使用，只需连接模块的电源电压，然后根据需要将其模拟或数字引脚连接到Arduino。这里我们使用模拟输出。电路如下图将传感器连接到Arduino代码连接电路后，请执行以下步骤：第1步：在您的Arduino板上上传以下代码：voidsetup(){Serial.begin(9600);//setupserial}voidloop(){Serial.println(analogRead(A0));delay(100);}第2步：打开串行监视器窗口现在转动电位器以关闭数字输出上的LED。在LED熄灭后立即记下串行监视器中显示的数字。在图表上显示传感器的模拟输出将传感器的模拟输出连接到ArduinoA0引脚并在您的Arduino板上上传以下代码。然后从工具菜单中选择串行绘图仪。第3步：在以下代码中写下您之前记下的数字（作为阈值变量）并将代码上传到您的板上。/*KY-037SoundDetectionSensor+Arduinomodifiedon16Apr2019byMohammadrezaAkbari@Electropeakhttps://electropeak.com/learn/*/intsensor_value=0;intthreshold=540;//EnterYourthresholdvaluehereintabs_value=0;intledCount=10;//numberofBargraphLEDsintbargraph[]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};//Bargraphpinsvoidsetup(){Serial.begin(9600);//setupserialfor(inti=0;i{pinMode(bargraph[i],OUTPUT);}for(inti=0;i{digitalWrite(i,LOW);}}voidloop(){sensor_value=analogRead(A0);abs_value=abs(sensor_value-threshold);intledLevel=map(abs_value,0,(1024-threshold),0,ledCount);for(inti=0;i//ifthearrayelement'sindexislessthanledLevel,//turnthepinforthiselementon:if(idigitalWrite(bargraph[i],HIGH);Serial.println(i);}//turnoffallpinshigherthantheledLevel:else{digitalWrite(bargraph[i],LOW);}}}未来可能的拓展当声音达到特定阈值时，设备开始自动存储声音。（可以使用VS1053等模块来存储音频。）传感器部分：/*KY-037SoundDetectionSensor+Arduinomodifiedon16Apr2019byMohammadrezaAkbari@Electropeakhttps://electropeak.com/learn/*/intsensor_value=0;intthreshold=540;//EnterYourthresholdvaluehereintabs_value=0;intledCount=10;//numberofBargraphLEDsintbargraph[]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};//Bargraphpinsvoidsetup(){Serial.begin(9600);//setupserialfor(inti=0;i{pinMode(bargraph[i],OUTPUT);}for(inti=0;i{digitalWrite(i,LOW);}}voidloop(){sensor_value=analogRead(A0);abs_value=abs(sensor_value-threshold);intledLevel=map(abs_value,0,(1024-threshold),0,ledCount);for(inti=0;i//ifthearrayelement'sindexislessthanledLevel,//turnthepinforthiselementon:if(idigitalWrite(bargraph[i],HIGH);Serial.println(i);}//turnoffallpinshigherthantheledLevel:else{digitalWrite(bargraph[i],LOW);}}}如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：ElectroPeak，如涉及侵权，可联系删除。

该项目通过智能高效的方式来监控您的垃圾箱并帮助您在正确的时间处理它。垃圾管理废物管理或废物处置是管理废物从开始到最终处置所需的所有活动和行动。其中包括废物的收集、运输、处理和处置以及监测和监管。它还包括与废物管理相关的法律和监管框架，包括回收指南等。垃圾管理问题垃圾管理中的一大问题就是及时收集垃圾，这也是垃圾管理机构非常头疼的问题。废物管理机构每月收集一次来自家庭/工业的废物，因此有时垃圾箱会在收集时间之前装满，或者有时，例如在假期期间垃圾箱不会装满，但该机构仍然会来收集废物会浪费他们的燃料。为什么使用智能垃圾桶？当垃圾箱装满时，它会通知垃圾管理机构以及我们，因此它将帮助该机构避免燃料浪费，也使他们能够创建更好的收集市民垃圾的地图。通过物联网网络连接的传感器网络支持智能垃圾箱生成大量数据，这些数据被进一步实时分析和可视化，以深入了解城市周围的垃圾状况。该系统未来的工作范围可以在公交车站、火车站等各个地方实施。如何工作：智能垃圾箱由Cayenne和NodeMCU提供支持。Cayenne：轻松启用您公司的微控制器、网关、传感器和其他物联网设备。NodeMCU：NodeMCU是一个开源的物联网平台。它包括在EspressifSystems的ESP8266Wi-FiSoC上运行的固件，以及基于ESP-12E模块的硬件。现在建立一个你自己的智能垃圾桶吧！1.设置Cayenne首先创建一个Cayenne帐户。登录帐户：点击新增：在列表菜单中选择设备/小部件：在菜单中选择自带物品：注意：这里我们使用的是NodeMCU。将MQTTUSERNAME、MQTTPASSWORD、CLIENTID保存在注释中。2.设置NodeMCU/ESP8266下载ArduinoIDE并打开ArduinoIDE并设置设置附加板URL：File=>Preference(Ctrl+Comma)在AdditionalBoardsManager中，单击添加并粘贴URL：http://arduino.esp8266.com/stable/package_esp8266com_index.json并单击“确定”。下载板定义通过以下方式打开BoardManager：Tools=>Board=>BoardsManger打开BoardsManager并搜索NodeMCU：注意：仅当您设置NodeMCUBoardURL(1.1)时才会出现下载Cayenne库下载Cayenne库或克隆。之后打开库管理器：Sketch=>Includelibrary=>Add.ZIPLibrary并选择我们下载的ZIP文件（Cayenne库文件）。选择端口开板：Tools=>Board=>NodeMCUESP-12E在同一菜单中选择端口。注意：当您下载板定义时，只会出现板。3.代码通过连接到您的计算机将代码上传到NodeMCU。#includecharssid[]="wifiname";charpassword[]="wifipassword";charusername[]="mqttusername";charmqtt_password[]="mqttpassword";charclient_id[]="mqttclientid";#definetrigPinD2#defineechoPinD5intgreen=D6;voidsetup(){Cayenne.begin(username,mqtt_password,client_id,ssid,password);pinMode(green,OUTPUT);pinMode(trigPin,OUTPUT);pinMode(echoPin,INPUT);Serial.begin(115200);digitalWrite(green,HIGH);}voidloop(){Cayenne.loop();longduration,distance;digitalWrite(trigPin,LOW);delayMicroseconds(2);digitalWrite(trigPin,HIGH);delayMicroseconds(10);digitalWrite(trigPin,LOW);duration=pulseIn(echoPin,HIGH);distance=(duration/2)/29.1;Serial.println(distance);Cayenne.virtualWrite(3,distance);delay(1000);}CAYENNE_IN(1){digitalWrite(green,!getValue.asInt());}注意：在代码中添加WiFi名称和密码，同时添加来自Cayenne仪表板的MQTT用户名、密码、客户端ID。4.连接模块在这里，我们使用HC-SR04超声波传感器和LED。如图所示连接超声波传感器和LED。5.打开Cayenne仪表板单击添加新并选择设备/小部件。在自定义小部件下选择仪表：设置名称并选择您的设备：设置通道“1”，最小值为“0”，最大值为“1000”。然后单击添加小部件。也像这样设置LED。现在可以在仪表板中看到您的垃圾箱数据和通知LED。6.设置触发通知选择触发器：将设备拖放到if和then框中。选择Ultrasoinc传感器（办公室垃圾箱）。并且设置这样的参数也会使您更改为您的电子邮件。并保存它。当传感器值低于10时也设置LED通知（像这样）。7.测试将SEBi连接到您的垃圾箱，并填充一些垃圾：垃圾箱装满后，检查通知LED和您的邮件：本文中所用到的一些库文件如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：SalmanFaris，如涉及侵权，可联系删除。

描述这是一款使用LSRB算法解决迷宫的线迷宫机器人。与许多机器人不同，这是通过使用IR传感器阵列来完成的，但我找到了一种仅使用3个IR传感器来解决迷宫问题的方法。与此同时还节省了很多经费，因此这个项目也可以说是爱好者的一个简单且更便宜的选择。前提在开始实际项目之前，还有一些先决条件。熟悉通用PCB的焊接熟悉Arduino的电路/引脚图及其硬件。基础物理（质心、摩擦力、重心和车轮）基础电子（电线、电源、电流、电压、欧姆定律）硬件对称底盘电机驱动器陀螺仪（可选）60RPM直流电机车轮红外传感器ArduinoProMini1.对称底盘拥有对称底盘非常重要。如果底盘不对称，则机器人车的质心（COM）将不在中心。如果发生这种情况，机器人将继续向右或向左移动，这将导致最短路径算法出现问题或缺陷。2.马达驱动器(L298N)这将用于驱动直流电机。L298N是双通道的，意思是它可以同时控制两个电机的方向。3.Mpu6050MPU6050是6轴加速度加陀螺仪模块。这意味着它可以测量X、Y和Z方向的加速度，还可以测量运动中身体的偏航、俯仰和滚动。4.60RPM直流电机这些电机将用于移动机器人。为什么选择60RPM电机？好吧，如果您正在入门，最好从慢速马达开始。速度慢的机器人更稳定，更容易控制。对于许多强劲的RPM，电机将难以控制（为此您需要强大的PID控制器）。因此，要开始使用，建议使用60RPM直流电机。5.轮子这些是迷宫解决机器人中最重要的组件之一。确保您的车轮具有更好的牵引力并且由优质橡胶制成。这些车轮将连接到直流电机。6.红外传感器这些传感器将在检测交叉路口类型方面发挥重要作用。7.ArduinoPromini这将是我们机器人的大脑。算法的所有处理和计算都将在这个微控制器中进行。“LSRB”算法这是机器人解决迷宫的算法。在“LSRB”中，L代表“LEFT”，S代表“STRAIGHT”，R代表RIGHT，B代表“BACK”或BACKWARD。这些LEFT、RIGHT、STRAIGHT和BACK是机器人遵循的方向。该算法简单直接。在该算法中，向左方向具有最高优先级，而后（U形转弯）方向具有最低优先级。让我们看看这个算法是什么样子的：第1步：只要有可能转弯，请始终跟随左转第2步：如果无法向左走，请直接走。第3步：如果LEFT和STRAIGHT都不可能，请选择RIGHT。第4步：如果LEFT、STRAIGHT和RIGHT都不可能返回（或者这意味着要掉头）这意味着无论何时机器人在转折点或十字路口，它总是尽可能向左走。如果LEFT不可能，那么STRAIGHT，如果两者都不可能，那么RIGHT。如果所有三个转弯都不可能，那么只能返回。这是您唯一需要了解的LSRB算法。基于此，有8种可能的情况：1.Simple或Straightlane：这里LEFT是不可能的，但STRAIGHT路径是。所以机器人将遵循直线路径。2.左转（仅限左）：顾名思义，这是左转，所以这里可以左转。根据LSRB算法，机器人应尽可能向左走。所以机器人会在这里左转。3.右转（仅右转）：同样顾名思义，这是一个右转，所以左和直路径都是不可能的，所以根据LSRB算法机器人将右转。4.T相交(T)：这个相交的形状像T，所以叫T相交。如图所示，Robot可以左转。所以通过算法机器人会左转。5.左T路口（直或左）：再次通过图像，我们可以看到机器人可以走左路，所以机器人会在这里左转。6.RightT交点（直或右）：这里不可能向左，但直路径是。所以机器人会左转7.DeadEnd：这里LEFT、STRAIGHT和RIGHT这三个都不可能。所以机器人会在这里掉头。8.四车道交叉口（Cross）：此处再次通过图像左转是可能的，因此机器人将在此处左转。最后，迷宫结束：迷宫在这里结束，所以机器人会停在这里。现在让我们看一下如何将其转换为代码：//LSRBALGORITHMIR1=IR2=IR3=voidsetup{DECLAREIR1IR2ANDIR3ASINPUTS}voidloop{IR1=digitalRead()IR2=digitalRead()IR3=digitalRead()if(IR1==LOW&&IR2==HIGH&&IR3==LOW)//Straightpath{Forward();}if(IR1==HIGH&&IR2==LOW&&IR3==LOW)//Leftturn{Left();}if(IR1==LOW&&IR2==LOW&&IR3==HIGH)//RightTurn{Right();}if(IR1==HIGH&&IR2==LOW&&IR3==HIGH)//TIntersection{Left();//Asleftispossible}if(IR1==HIGH&&IR2==HIGH&&IR3==LOW)//LeftTIntersection{Left();//AsLeftispossible}if(IR1==LOW&&IR2==HIGH&&IR3==HIGH)//RightTTntersection{Forward();//AsStraightpathispossible}if(IR1==LOW&&IR2==LOW&&IR3==LOW)//DeadEnd{U_Turn();//Asnootherdirectionispossible}if(IR1==HIGH&&IR2==HIGH&&IR3==HIGH)//4Laneintersection{Left();//Asnootherdirectionispossible}if(IR1==HIGH&&IR2==HIGH&&IR3==HIGH)//EndofMaze{Stop();//Asnootherdirectionispossible}}代码很简单，但还有一个问题。4车道交叉口和迷宫尽头的情况似乎相似。我们的机器人如何区分4车道交叉口和EndofMaze？答案也很简单。让机器人走得更远一点。现在，如果传感器的值保持不变，那就结束了。但是如果左右传感器的值发生变化，那么它是一个4路交叉点。让我们看一下它的代码：if(IR1==HIGH&&IR2==HIGH&&IR3==HIGH){Forward();delay();Stop();if(IR1==HIGH&&IR2==HIGH&&IR3==HIGH){Serial.println("ËNDOFMAZE");Stop();}else{Serial.println("FOURWAYINTERSECTION");Left();}}最短路径算法这是机器人用来计算迷宫中最短路径的算法。它使用使用LSRB算法获取的路径并将其转换为最短路径。如何？让我们看看这是如何工作的。考虑下图中的迷宫。现在让我们在这里放置一个机器人，让我们通过LSRB算法可视化它的路径。我们可以通过使用LSRB算法，机器人将采取LEFT、LEFT、BACK、RIGHT、STRAIGHT。简而言之，我们可以说机器人跟随L、L、B、R、S。现在作为一个人，我们可以直接说最短路径就是这里的RIGHT或“R”转。但是机器人是如何做到这一点的呢？最短路径算法在这里使用了替换。这些替换如下所示：LBR=“B”LBS=“R”RBL=“B”SBL=“R”SBS=“B”LBL=“S”现在让我们通过替换方法缩短路径。在路径{L,L,B,R,S}中，LBR='B'所以Path现在变为{L,B,S}。现在LBS='R'所以最终路径变为{R}，如前所述，这是正确的。现在让我们将这个算法转化为Arduino代码：voidCALCULATE_SHORTEST_PATH(charMAZE_ARRAY[],intSIZE_OF_ARRAY){/*ONCETHEROBOTCOMPLETESTHEMAZETHEFINALSHORTESTPATHCALCULATEDISSTOREDINTHEROBOTMEMORY.THISSHORTESTPATHISUSEDTOCOMPLETETHESAMEMAZEINSHORTESTAMOUNTOFTIME.(L:LEFT,R:RIGHT,B:BACK,S:STRAIGHT)BELOWARETHEFEWSUBSTITUTIONSTOCONVERTFULLMAZEPATHTOITSSHORTESTPATH:LBL=SLBR=BLBS=RRBL=BSBL=RSBS=BLBL=S*/charACTION;for(inti=0;i{ACTION=MAZE_ARRAY[i];if(ACTION=='B'){if(MAZE_ARRAY[i-1]=='L'&&MAZE_ARRAY[i+1]=='R'){MAZE_ARRAY[i]='B';MAZE_ARRAY[i-1]=0;MAZE_ARRAY[i+1]=0;REARRANGE(MAZE_ARRAY,SIZE_OF_ARRAY,i-1,i,i+1);}if(MAZE_ARRAY[i-1]=='L'&&MAZE_ARRAY[i+1]=='S'){MAZE_ARRAY[i]='R';MAZE_ARRAY[i-1]=0;MAZE_ARRAY[i+1]=0;REARRANGE(MAZE_ARRAY,SIZE_OF_ARRAY,i-1,i,i+1);}if(MAZE_ARRAY[i-1]=='R'&&MAZE_ARRAY[i+1]=='L'){MAZE_ARRAY[i]='B';MAZE_ARRAY[i-1]=0;MAZE_ARRAY[i+1]=0;REARRANGE(MAZE_ARRAY,SIZE_OF_ARRAY,i-1,i,i+1);}if(MAZE_ARRAY[i-1]=='S'&&MAZE_ARRAY[i+1]=='L'){MAZE_ARRAY[i]='R';MAZE_ARRAY[i-1]=0;MAZE_ARRAY[i+1]=0;REARRANGE(MAZE_ARRAY,SIZE_OF_ARRAY,i-1,i,i+1);}if(MAZE_ARRAY[i-1]=='S'&&MAZE_ARRAY[i+1]=='S'){MAZE_ARRAY[i]='B';MAZE_ARRAY[i-1]=0;MAZE_ARRAY[i+1]=0;REARRANGE(MAZE_ARRAY,SIZE_OF_ARRAY,i-1,i,i+1);}if(MAZE_ARRAY[i-1]=='L'&&MAZE_ARRAY[i+1]=='L'){MAZE_ARRAY[i]='S';MAZE_ARRAY[i-1]=0;MAZE_ARRAY[i+1]=0;REARRANGE(MAZE_ARRAY,SIZE_OF_ARRAY,i-1,i,i+1);}i=-1;}delay(100);}}最短路径算法可以用3个红外传感器吗？如果您只使用3个红外传感器，那就很难了。为了使其工作，您必须使用PID算法使机器人遵循绝对直线路径。如果您的机器人遵循绝对直线路径，则只能在其中实现最短路径算法。PID控制器PID控制器中的PID代表比例积分和微分。这将在我们的机器人中用于遵循一条完全笔直的路径。先查看一下PID这个术语的意思：1.Proportional：此项与误差（E）项成正比。误差越大，比例部分的值越大。该值负责机器人的转动。例如，如果误差很大，那么机器人的动作也会很强。所以基本上比例负责机器人的动作强度。比例的缺点是它会产生很多振荡。就像如果机器人只包含比例部分，那么车辆将继续从左到右摆动。好吧，它会直走，但会振荡很多。通过比例控制获得的增益用“KP”表示。P=KPxError2.积分：即使在微分部分消除了振荡之后，仍然存在小的偏移量。积分部分通过考虑所有误差来消除此偏移。积分项随时间增加。通过积分获得的增益用“KI”表示。I=I+KIxError3微分：微分项减少或消除了比例项产生的振荡。这将使机器人的运动更加顺畅。机器人将沿着一条直线前进，没有振荡。Derivative获得的增益用“KD”表示。D=KDx(Error-Previous_Error)/TimePID的公式由下式给出：所以最终的PID值是通过将这些项相加得到的：PID=P+I+DPID的主要目标是尽可能减少误差项。在继续编码之前，PID控制器需要三个主要元素。1.反馈：反馈是一个过程，其中一部分输出用作迭代中的输入。在我们的案例中，反馈是由MPU6050提供的。我们得到了什么样的反馈？我们得到陀螺值作为反馈。2.Actuator：这个东西起到改变系统输出的作用。它可以是伺服电机、直流电机或任何其他电机。在我们的例子中，执行器是机器人的两个直流电机。3.SetPoint：这是我们想要达到的理想点或值。它是通过完全消除误差而获得的。现在将这个理论转化为代码：doublePID_CONTROLLER(doubleFEEDBACK,doubledt){doubleERROR_VALUE;doublePREVIOUS_ERROR_VALUE=0;doubleSETPOINT=;//putthedesiredvaluedecidedbyyouhere.doubleKP=;//putthevalueyouwanthere.doubleKI=;//putthevalueyouwanthere.doubleKD=;//putthevalueyouwanthere.doubleP;doubleI;doubleD;doubleINTEGRAL;doubleDERIVATIVE;doubleOUTPUT_VALUE;ERROR_VALUE=SETPOINT-FEEDBACK;//HerethefeedbackisYAWfromMPU6050P=KP*ERROR_VALUE;INTEGRAL+=ERROR_VALUE*dt;I=KI*INTEGRAL;DERIVATIVE+=(ERROR_VALUE-PREVIOUS_ERROR_VALUE)/dt;D=KD*DERIVATIVE;OUTPUT_VALUE=P+I+D;PREVIOUS_ERROR_VALUE=ERROR_VALUE;returnOUTPUT_VALUE;}PID值的调整：调整系统的Kp、Ki和Kd值的方法有很多，其中一种是手动调整，通过它可以轻松实现稳定性。最初，Kp、Ki和Kd值设置为零。然后Kp值从零增加到系统开始从其平均位置振荡的点。随着Kp值的增加，可以看出系统的响应逐渐增加。保持Kp值恒定，然后增加Ki值，直到从系统中可以看出，朝某个方向的小倾斜倾向于使车辆朝该方向加速。当正确获得Kp和Ki值时，则增加Kd值。Kd值增加，从而显着降低了快速加速度。适当的KD值会导致较小的过冲和振荡。在获得粗略的Kp、Ki和Kd值后，进行微调。以上步骤重复多次，得到增益值的最佳组合。PID控制器即使使用对称的底盘，您可能已经注意到机器人在沿线行驶时仍然会向左或向右移动，这是因为直流电机。爱好者使用的直流电机并不完美。没有两个电机是一样的。它们的机械结构之间总是存在细微差别。如果您的机器人遵循绝对直线路径，那么您很幸运，恭喜！但很多时候这种情况不会发生，机器人通常不会向左或向右移动。如果您不使用红外传感器阵列，这可能会影响您的最短路径算法。对PID的另一种需求是当您使用非常高的RPM电机时。为了克服这个问题，有很多选择：1.使用优质直流电机（不保证直线路径）2.使用优质车轮（不保证直线路径）3.使用高度机械精确的底盘（不保证直线路径）4.降低一个电机的速度，使两个电机的速度完美匹配（但这样做后仍然存在微小的误差，使机器人几乎没有偏离轨道）。5.使用旋转编码器（有时可能很好用）6.使用PID控制器（如果编码完美，保证机器人的直线路径）。在所有这些选项中，只有PID控制器可以保证机器人的绝对直线路径。构造机器人的构造非常简单。我很确定只有图像就足以让您构建硬件，所以我只提供图像。最终成果请注意，代码将仅是LSRB算法的实现。代码中有一个最短路径函数，您可以使用它来实现最短路径算法。您可以尝试使用该功能来实现3个红外传感器的最短路径。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：Varunwalimbe，如涉及侵权，可联系删除。

我使用运动检测传感器创建了一个闹钟，这样您就不能只是按下贪睡按钮并重新入睡。因为有时候早上起床很困难，所以我决定做一个闹钟，它真的能让你起床。这个想法是使用运动传感器，以便闹钟知道您在按下贪睡按钮后是否回到床上。如果是这种情况，警报将再次响起。否则，如果您起床时间足够长（例如2分钟），闹钟将不再响起。在此期间，您必须大约在传感器前面（几米内），您已经可以开始您的早晨例行程序。构建对于这个项目，我们需要一个时钟模块、一个运动传感器、一个蜂鸣器、一个小按钮和一个Arduino。连接：蜂鸣器的负极->GND正蜂鸣器引脚->D11按钮引脚->GND另一个按钮引脚->D9运动传感器VCC-->5V运动传感器输出-->D7运动传感器GND-->GND时钟模块GND-->GND时钟模块VCC-->5V时钟模块SDA-->SDA（Mega2560的引脚20）时钟模块SCL-->SCL（Mega2560的引脚21）接线后：代码首先，您需要从本文下方下载时钟模块的库文件。如果您在将文件添加到库时遇到困难，可以按照代码部分中的说明进行操作。现在您可以从软件部分上传代码。上传代码后，您必须注释掉该行：clock.setDateTime(__DATE__,__TIME__);该行在设置函数中。现在你应该直接重新上传代码。如果不注释掉，每次重置板子时，时钟模块中的时间都会重置为上次上传的时间。之后，您可以设置闹钟响起的时间。您可以设置一天中的小时和分钟：//--------------------------------------intset_hour=6;intset_minute=55;//--------------------------------------现在闹钟每天都会在这个时候响起。也可以编辑代码，以便您可以在周末或其他日子有不同的时间。现在如果你给闹钟供电，它会等到设定的时间。然后将执行alarm()函数。起初，它会开始发出哔哔声，直到您按下贪睡按钮。之后，运动传感器会查看前面是否有人。您必须在给定时间段内处于传感器前面，并且您还必须移动一点，以便触发运动传感器。如果您在运动传感器的视野内保持足够长的时间，将会有一个短促的蜂鸣信号告诉您警报现在已在当天禁用，它将等到第二天早上。但是，如果您在按下按钮后的时间内回到床上，警报将响起，整个过程将重新开始。所以这个闹钟可以确保你不只是关掉闹钟然后回到床上。希望在您站在传感器前之后，您已经足够清醒，不会再上床睡觉了。在此行中，您可以调整必须在传感器前面的时间（以分钟为单位）：if(abs(dt.minute-minute)>=1){//setthetimeperiodwhereyoumust//bein传感器调整运动传感器需要进行一些调整才能正常工作。首先，我们必须将触发器选择跳线放置在正确的位置。它需要处于可重复触发模式！现在您还必须调整时间延迟和灵敏度。对我来说，当我将灵敏度设置为最大值并且时间延迟略高于最小值时，它的效果最好。时间延迟决定了在最后一次检测到一个人之后多长时间输出为高电平。如果延迟太短，那么很难防止警报再次响起，因为传感器不会总是检测到您。另一方面，如果延迟时间过长，那么如果您再次上床睡觉，警报器将不会注意到。焊接经过一些测试，我们准备让这个闹钟更为紧凑。为此，我使用ArduinoNanoEvery，但您也可以使用几乎任何其他Arduino板。我们首先根据第二个原理图将所有东西焊接在一起（它与之前基本相同，只是没有面包板）。在测试一切是否仍然正常之后，我们可以为闹钟构建一个案例。我决定用3毫米轻木制作外壳，因为它很容易使用。以下是构建案例过程的几张图片。我的箱子的尺寸是55mmx35mmx40mm。我为运动传感器凿了一个大洞，还有一个微型USB电缆的插槽和一个扬声器的开口。完成后的闹钟：闹钟Arduino代码：#include#includeDS3231clock;RTCDateTimedt;intbutton=9;intpirPin=7;//InputforHC-S501intpirValue;//PlacetostorereadPIRValue//--------------------------------------intset_hour=7;intset_minute=0;//--------------------------------------voidsetup(){clock.begin();pinMode(button,INPUT_PULLUP);pinMode(LED_BUILTIN,OUTPUT);//clock.setDateTime(__DATE__,__TIME__);//!!AFTERTHEFIRSTUPLOADYOUHAVETOCOMMENTOUTTHISLINE.OTHERWISEYOUWILLGETAWRONGTIME!!pinMode(pirPin,INPUT);}voidalarm(intminute){boolbutton_pressed=false;boolawake=false;boolmovement=false;while(!button_pressed){//thealarmisonaslongthebuttonisn'tpressedfor(inti=0;itone(11,523,100);delay(100);tone(11,784,50);for(inti=0;iif(digitalRead(button)==LOW){button_pressed=true;awake=true;dt=clock.getDateTime();minute=dt.minute;}delay(65);}}}dt=clock.getDateTime();minute=dt.minute;while(awake){movement=false;dt=clock.getDateTime();for(inti=0;iif(digitalRead(pirPin)){movement=true;}}digitalWrite(LED_BUILTIN,movement);if(!pirValue){delay(5000);for(inti=0;iif(digitalRead(pirPin)){movement=true;}}if(!movement){alarm(minute);//ifnomotionisdetectedfortoolongthealarmresets}}if(abs(dt.minute-minute)>=1){//setthetimeperiodwhereyoumustbeinfrontofthesensortone(11,698,50);delay(100);tone(11,698,50);digitalWrite(LED_BUILTIN,0);awake=false;}delay(100);}}voidloop(){dt=clock.getDateTime();if(set_minute==dt.minute&&set_hour==dt.hour){alarm(set_minute);}delay(10000);}时钟模块的库如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：Galoebn，如涉及侵权，可联系删除。

这个空气质量终端可用作室内空气质量仪表来监测挥发性有机化合物(VOC)、一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO2)、乙醇(C2H5CH)、室温和湿度用于检测气体泄漏并发出警报等。背景呼吸优质的室内空气对身体健康至关重要，人类在室内度过大量时间——无论是在家中、办公室还是其他类型的建筑物中——气体、化学物质和其他污染物会导致头痛、眼睛刺激、过敏和疲劳。严重的污染物会导致某些类型的癌症和其他长期健康并发症。常见的室内空气污染物包括：二手烟，严重的室内空气污染物，会加重哮喘患者的症状，增加儿童耳部感染的风险，并增加婴儿猝死综合症的风险。氡，危险的气体污染物，被确定为肺癌的第二大原因，氡通过裂缝和其他密封不当的开口进入家庭。燃烧污染物，这些气体，包括一氧化碳和二氧化氮，来自燃烧材料或通风不当的燃料燃烧设备，如空间加热器、柴火炉、燃气灶、热水器、烘干机和壁炉。当您吸入有害污染物时，它可能会对您的免疫系统造成压力，从而导致多种健康状况。室内空气质量差对每个人的影响可能因他们的相对健康状况和年龄而异。一般来说，这种糟糕的室内空气质量还会导致许多过敏症状，例如免疫系统减弱和呼吸系统问题等等。具体来说，孩子们很容易受到室内空气污染的许多健康问题，因为他们的肺非常小，而且他们一整天都要呼吸很多次。如果您患有过敏症状或与哮喘相关的问题，您的家中可能会出现污染或更多灰尘。甚至一些与空气有关的问题的其他来源也可能包括残留气味、通风不当和自然变化，例如新家具、新宠物、最近的建筑或水损坏。控制空气污染源的最重要步骤之一是找出污染物的原因，例如烟雾、霉菌或化学废气，并且还可以从您的房屋中消除。这是提高室内空气质量的持久和最有效的方法之一。所以这个项目，空气质量终端可用作室内空气质量仪表来监测挥发性有机化合物（VOC）、一氧化碳（CO）、二氧化氮（NO2）、乙醇（C2H5CH）、室温和湿度，可用于检测气体泄漏并发出警报等。一氧化碳是一种无色无味的气体，人类的感官不易察觉，会干扰全身的氧气输送。一氧化碳会导致头痛、头晕、虚弱和恶心。有毒量会导致死亡。二氧化氮也是一种无色无味的气体，会导致眼睛、鼻子和喉咙发炎、呼吸短促，并增加呼吸道感染的风险。挥发性有机化合物(VOC)-VOC是在普通室温下具有高蒸气压的有机化学品。它们的高蒸气压是由低沸点引起的，这会导致大量分子从化合物的液体或固体形式蒸发或升华并进入周围空气，这种特性称为挥发性。例如，甲醛会从油漆中蒸发并从树脂等材料中释放出来，其沸点仅为–19°C(–2°F)。EthylAlcohol-Ethanol，也称为酒精、乙醇和谷物酒精，是一种透明、无色的液体，是啤酒、葡萄酒或白兰地等酒精饮料的主要成分。因为它很容易溶于水和其他有机化合物，乙醇也是一系列产品的成分，从个人护理和美容产品到油漆和清漆再到燃料。在这里，我将向您展示如何逐步构建空气质量终端。所需组件Wio终端：Wio终端基于基于ATSAMD51的微控制器，具有由RealtekRTL8720DN支持的无线连接，配备2.4英寸LCD屏幕、板载IMU（LIS3DHTR）、麦克风、蜂鸣器、microSD卡插槽、光传感器和红外发射器（IR940纳米）。RealtekRTL8720DN芯片支持蓝牙和Wi-Fi，为物联网项目提供骨干。Grove-多通道气体传感器：Grove-多通道气体传感器V2在任何其他四种气体的情况下提供稳定可靠的气体检测功能。可检测除一氧化碳（CO）、二氧化氮（NO2）、乙醇（C2H5CH）、挥发性有机化合物（VOC）等多种气体。Grove-温湿度传感器(DHT11):Grove-DHT11温湿度传感器是一款基于DHT11模块的高质量、低成本数字温湿度传感器。WioTerminalStand所需步骤：将多通道传感器连接到Wio终端并读取值并显示到串行监视器绘制UI设计将UI设计转换为代码使用UI设计在Display上显示传感器数据设计支架/外壳3D打印支架/外壳组装和连接传感器完毕！外形SeeedWio终端基于Wio终端的基于ATSAMD51的微控制器，具有由RealtekRTL8720DN支持的无线连接，并配备了2.4英寸LCD屏幕、板载IMU（LIS3DHTR）、麦克风、蜂鸣器、microSD卡插槽、光传感器和红外发射器（IR940nm）。RealtekRTL8720DN芯片支持蓝牙和Wi-Fi，为物联网项目提供骨干。主要特征强大的MCU：MicrochipATSAMD51P19，带有ARMCortex-M4F内核，运行频率为120MHz可靠的无线连接：配备RealtekRTL8720DN，双频2.4Ghz/5GhzWi-Fi高度集成设计：2.4英寸LCD屏幕、IMU和更实用的附加组件安装在带有内置磁铁和安装孔的紧凑型外壳中树莓派40针兼容GPIO与300多个即插即用Grove模块兼容，可用于物联网探索USBOTG支持，支持Arduino、CircuitPython、Micropython、ArduPy（什么是ArduPy？）、AT固件、VisualStudioCodeTELEC认证第1步：设置Wio终端对于设置，您可以按照SeeedStudio提供的精彩指南进行操作。开始使用Wio终端，无论如何我会快速完成。步骤1.1：下载并安装ArduinoIDE：我们正在使用ArduinoIDE对Wio终端进行编程，因此我们需要先将其安装在我们的计算机上。单击此处下载ArduinoIDE步骤1.2：安装Wio终端：ArduinoIDE附带从Arduino.cc加载的官方板，因此为了对Wio终端进行编程，我们需要在ArduinoIDE上安装Wio终端板包和定义。1.2.2:添加额外的BoardsManagerURL：打开你的ArduinoIDE，点击File>Preferences，然后将下面的URL复制到AdditionalBoardsManagerURLshttps://files.seeedstudio.com/arduino/package_seeeduino_boards_index.json注意：如果您有更多像我一样的其他URL，请用逗号分隔。1.2.3:安装WioTerminalBoardManager:点击Tools>Board>BoardManager并在BoardsManager中搜索WioTerminal。1.2.4：选择您的板和端口：为此，您需要在工具>板菜单中选择与您的Arduino相对应的条目。选择Wio终端。从工具->端口菜单中选择Wio终端板的串行设备。这可能是COM3或更高版本（COM1和COM2通常为硬件串行端口保留）。要找出答案，您可以断开Wio终端板并重新打开菜单；消失的条目应该是Arduino板。重新连接板并选择该串行端口。第2步：传感器测试并在串行监视器上显示Grove-多通道气体传感器：Grove-多通道气体传感器V2在任何其他四种气体的情况下提供稳定可靠的气体检测功能。可检测除一氧化碳（CO）、二氧化氮（NO2）、乙醇（C2H5CH）、挥发性有机化合物（VOC）等多种气体。特征一个封装上有四个完全独立的传感器元件。可检测多种气体，除一氧化碳（CO）、二氧化氮（NO2）、乙醇（C2H5CH）、挥发性有机化合物（VOC）等。定性检测，而不是定量。体积小巧，易于部署。步骤2.1：将Grove-MultichannelGasSensorV2连接到Wio终端的I2C端口，并通过USB电缆将Wio终端连接到PC。步骤2.2：下载Grove_Multichannel_Gas_Sensor_v2库。步骤2.3：将代码复制到Wio终端并上传。#include#includeGAS_GMXXXgas;unsignedintno2,c2h5ch,voc,co;voidsetup(){Serial.begin(115200);gas.begin(Wire,0x08);}voidloop(){//VOCvoc=gas.getGM502B();Serial.print("VOC:");Serial.print(voc);Serial.println("ppm");//COco=gas.getGM702B();if(co>999)co=999;Serial.print("CO:");Serial.print(co);Serial.println("ppm");//NO2no2=gas.getGM102B();if(no2>999)no2=999;Serial.print("NO2:");Serial.print(no2);Serial.println("ppm");//C2H5CHc2h5ch=gas.getGM302B();if(c2h5ch>999)c2h5ch=999;Serial.print("C2H5CH:");Serial.print(c2h5ch);Serial.println("ppm");Serial.println("----------------------------------------------------------------");delay(2000);}步骤2.4：上传代码后打开串口监视器完成，现在我们连接第一个传感器并获取数据。第3步Grove-温湿度传感器(DHT11)Grove-DHT11温湿度传感器是一款基于DHT11模块的高质量、低成本数字温湿度传感器。特征相对湿度和温度测量全范围温度补偿已校准数字信号长期稳定性传输距离远（>20m）低功耗步骤3.1：下载SeeedDHT库。步骤3.2：将DHT11传感器连接到Wio终端步骤3.3将代码复制到Wio终端并上传。#include"DHT.h"#defineDHTPIN0#defineDHTTYPEDHT11DHTdht(DHTPIN,DHTTYPE);voidsetup(){Serial.begin(115200);dht.begin();}voidloop(){//Tempfloatt=dht.readTemperature();inttem=t;Serial.print("Temperature:");Serial.print(tem);Serial.println("*C");//Humidityfloath=dht.readHumidity();if(h>99)h=99;Serial.print("Humidity:");Serial.print(h);Serial.println("%");Serial.println("----------------------------------------------------------------");delay(2000);}步骤3.5.上传代码后打开串口监视器第4步连接多通道气体传感器V2和Grove-DHT11温度和湿度传感器步骤4.1将多通道气体传感器和DHT11传感器连接到Wio终端步骤4.2将代码复制到WioTerminal并上传。#include#include#include#include"DHT.h"GAS_GMXXXgas;unsignedintno2,c2h5ch,voc,co;#defineDHTPIN0#defineDHTTYPEDHT11DHTdht(DHTPIN,DHTTYPE);voidsetup(){Serial.begin(115200);gas.begin(Wire,0x08);dht.begin();}voidloop(){//VOCvoc=gas.getGM502B();if(voc>999)voc=999;Serial.print("VOC:");Serial.print(voc);Serial.println("ppm");//COco=gas.getGM702B();if(co>999)co=999;Serial.print("CO:");Serial.print(co);Serial.println("ppm");//Tempfloatt=dht.readTemperature();//inttem=round(t);inttem=t;Serial.print("Temperature:");Serial.print(tem);Serial.println("*C");//NO2no2=gas.getGM102B();if(no2>999)no2=999;Serial.print("NO2:");Serial.print(no2);Serial.println("ppm");//Humidityfloath=dht.readHumidity();if(h>99)h=99;Serial.print("Humidity:");Serial.print(h);Serial.println("%");//C2H5CHc2h5ch=gas.getGM302B();if(c2h5ch>999)c2h5ch=999;Serial.print("C2H5CH:");Serial.print(c2h5ch);Serial.println("ppm");Serial.println("----------------------------------------------------------------");delay(2000);}步骤4.3：上传代码后打开串口监视器第5步：设计用户界面我用Draw.io设计了简单的UI，它是一个非常棒的在线工具，可以非常快速地创建图表。红色是传感器值名称，绿色是传感器值。第6步：将设计转换为代码默认情况下，TFTLCD库包含在Wio端子板库中。因此，无需再次下载TFTLCD库。首先，我们可以从标题开始。空气质量#include#include#include#include"DHT.h"GAS_GMXXXgas;TFT_eSPItft;TFT_eSpritespr=TFT_eSprite(&tft);//spriteunsignedintno2,c2h5ch,voc,co;#defineDHTPIN0#defineDHTTYPEDHT11DHTdht(DHTPIN,DHTTYPE);voidsetup(){Serial.begin(115200);tft.begin();tft.setRotation(3);gas.begin(Wire,0x08);dht.begin();//Headtft.fillScreen(TFT_BLACK);tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique18pt7b);tft.setTextColor(TFT_WHITE);tft.drawString("AirQuality",70,10,1);}voidloop(){}代码审查tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique24pt7b);FF#其中#是通过查看列表中的列表确定的数字Free_Fonts.h在LCD屏幕上绘制字符串：drawString(constString&string,int32_tpoX,int32_tpoY);其中string是文本字符串，(poX,poY)是起始坐标。在这里，我们将光标设置在70和10上，并将“空气质量”拉绳设置为白色。//Headtft.fillScreen(TFT_BLACK);tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique18pt7b);tft.setTextColor(TFT_WHITE);tft.drawString("AirQuality",70,10,1);在LCD屏幕上的两点之间画一条线：drawLine(int32_tx0,int32_ty0,int32_tx1,int32_ty1,uint32_tcolor);线条开始绘制的位置(x0,y0)和(x1,y1)颜色。在这里，我们用绿色画一条水平线。//Linefor(int8_tline_index=0;line_index{tft.drawLine(0,50+line_index,tft.width(),50+line_index,TFT_GREEN);}显示输出：接下来，我们大胆用矩形来表示传感器值，在液晶屏上绘制或填充圆角矩形，drawRoundRect(int32_tx,int32_ty,int32_tw,int32_th,int32_tr,uint32_tcolor);其中(x,y)是起始坐标，w对于h矩形的宽度和高度，r对于角半径和颜色。所以。#include#include#include#include"DHT.h"GAS_GMXXXgas;TFT_eSPItft;TFT_eSpritespr=TFT_eSprite(&tft);//spriteunsignedintno2,c2h5ch,voc,co;#defineDHTPIN0#defineDHTTYPEDHT11DHTdht(DHTPIN,DHTTYPE);voidsetup(){Serial.begin(115200);tft.begin();tft.setRotation(3);gas.begin(Wire,0x08);dht.begin();//Headtft.fillScreen(TFT_BLACK);tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique18pt7b);tft.setTextColor(TFT_WHITE);tft.drawString("AirQuality",70,10,1);//Linefor(int8_tline_index=0;line_index{tft.drawLine(0,50+line_index,tft.width(),50+line_index,TFT_GREEN);}//VCO&CORecttft.drawRoundRect(5,60,(tft.width()/2)-20,tft.height()-65,10,TFT_WHITE);//L1//Temprecttft.drawRoundRect((tft.width()/2)-10,60,(tft.width()/2)/2,(tft.height()-65)/2,10,TFT_BLUE);//s1//No2recttft.drawRoundRect(((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2)-5,60,(tft.width()/2)/2,(tft.height()-65)/2,10,TFT_BLUE);//s2//HumiRecttft.drawRoundRect((tft.width()/2)-10,(tft.height()/2)+30,(tft.width()/2)/2,(tft.height()-65)/2,10,TFT_BLUE);//s3//c2h5chRecttft.drawRoundRect(((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2)-5,(tft.height()/2)+30,(tft.width()/2)/2,(tft.height()-65)/2,10,TFT_BLUE);//s4}voidloop(){}在这里，我们为传感器值绘制矩形：//VCO&CORecttft.drawRoundRect(5,60,(tft.width()/2)-20,tft.height()-65,10,TFT_WHITE);//L1//Temprecttft.drawRoundRect((tft.width()/2)-10,60,(tft.width()/2)/2,(tft.height()-65)/2,10,TFT_BLUE);//s1//No2recttft.drawRoundRect(((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2)-5,60,(tft.width()/2)/2,(tft.height()-65)/2,10,TFT_BLUE);//s2//HumiRecttft.drawRoundRect((tft.width()/2)-10,(tft.height()/2)+30,(tft.width()/2)/2,(tft.height()-65)/2,10,TFT_BLUE);//s3//c2h5chRecttft.drawRoundRect(((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2)-5,(tft.height()/2)+30,(tft.width()/2)/2,(tft.height()-65)/2,10,TFT_BLUE);//s4显示输出：接下来，我们需要为此添加适当的传感器标签名称，#include#include#include#include"DHT.h"GAS_GMXXXgas;TFT_eSPItft;TFT_eSpritespr=TFT_eSprite(&tft);//spriteunsignedintno2,c2h5ch,voc,co;#defineDHTPIN0#defineDHTTYPEDHT11DHTdht(DHTPIN,DHTTYPE);voidsetup(){Serial.begin(115200);tft.begin();tft.setRotation(3);gas.begin(Wire,0x08);dht.begin();//Headtft.fillScreen(TFT_BLACK);tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique18pt7b);tft.setTextColor(TFT_WHITE);tft.drawString("AirQuality",70,10,1);//Linefor(int8_tline_index=0;line_index{tft.drawLine(0,50+line_index,tft.width(),50+line_index,TFT_GREEN);}//VCO&CORecttft.drawRoundRect(5,60,(tft.width()/2)-20,tft.height()-65,10,TFT_WHITE);//L1//VCOTexttft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);tft.setTextColor(TFT_RED);tft.drawString("VOC",7,65,1);tft.setTextColor(TFT_GREEN);tft.drawString("ppm",55,108,1);//COTexttft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);tft.setTextColor(TFT_RED);tft.drawString("CO",7,150,1);tft.setTextColor(TFT_GREEN);tft.drawString("ppm",55,193,1);//Temprecttft.drawRoundRect((tft.width()/2)-10,60,(tft.width()/2)/2,(tft.height()-65)/2,10,TFT_BLUE);//s1tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique9pt7b);tft.setTextColor(TFT_RED);tft.drawString("Temp",(tft.width()/2)-1,70,1);//Printthetesttextinthecustomfonttft.setTextColor(TFT_GREEN);tft.drawString("o",(tft.width()/2)+30,95,1);tft.drawString("C",(tft.width()/2)+40,100,1);//No2recttft.drawRoundRect(((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2)-5,60,(tft.width()/2)/2,(tft.height()-65)/2,10,TFT_BLUE);//s2tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique9pt7b);tft.setTextColor(TFT_RED);tft.drawString("NO2",((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2),70,1);//Printthetesttextinthecustomfonttft.setTextColor(TFT_GREEN);tft.drawString("ppm",((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2)+30,120,1);//HumiRecttft.drawRoundRect((tft.width()/2)-10,(tft.height()/2)+30,(tft.width()/2)/2,(tft.height()-65)/2,10,TFT_BLUE);//s3tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique9pt7b);tft.setTextColor(TFT_RED);tft.drawString("Humi",(tft.width()/2)-1,(tft.height()/2)+40,1);//Printthetesttextinthecustomfonttft.setTextColor(TFT_GREEN);tft.drawString("%",(tft.width()/2)+30,(tft.height()/2)+70,1);//c2h5chRecttft.drawRoundRect(((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2)-5,(tft.height()/2)+30,(tft.width()/2)/2,(tft.height()-65)/2,10,TFT_BLUE);//s4tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique9pt7b);tft.setTextColor(TFT_RED);tft.drawString("Ethyl",((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2),(tft.height()/2)+40,1);//Printthetesttextinthecustomfonttft.setTextColor(TFT_GREEN);tft.drawString("ppm",((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2)+30,(tft.height()/2)+90,1);}voidloop(){}在这里，我们使用drawString函数来添加传感器标签名称：显示VOC和ppm标签文本//VCOTexttft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);tft.setTextColor(TFT_RED);tft.drawString("VOC",7,65,1);tft.setTextColor(TFT_GREEN);tft.drawString("ppm",55,108,1);显示CO和ppm标签文本//COTexttft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);tft.setTextColor(TFT_RED);tft.drawString("CO",7,150,1);tft.setTextColor(TFT_GREEN);tft.drawString("ppm",55,193,1);显示温度和oc标签文本//Temptft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique9pt7b);tft.setTextColor(TFT_RED);tft.drawString("Temp",(tft.width()/2)-1,70,1);tft.setTextColor(TFT_GREEN);tft.drawString("o",(tft.width()/2)+30,95,1);tft.drawString("C",(tft.width()/2)+40,100,1);显示NO2和ppm标签名称//NO2tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique9pt7b);tft.setTextColor(TFT_RED);tft.drawString("NO2",((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2),70,1);tft.setTextColor(TFT_GREEN);tft.drawString("ppm",((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2)+30,120,1);显示湿度和%标签名称//Humitft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique9pt7b);tft.setTextColor(TFT_RED);tft.drawString("Humi",(tft.width()/2)-1,(tft.height()/2)+40,1);tft.setTextColor(TFT_GREEN);tft.drawString("%",(tft.width()/2)+30,(tft.height()/2)+70,1);显示乙基和ppm标签名称//Ethyltft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique9pt7b);tft.setTextColor(TFT_RED);tft.drawString("Ethyl",((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2),(tft.height()/2)+40,1);tft.setTextColor(TFT_GREEN);tft.drawString("ppm",((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2)+30,(tft.height()/2)+90,1);显示输出：现在我们将设计转换为代码。第7步：显示传感器读数接下来，我们可以在我们开发的UI中显示传感器读数。最终代码：#include#include#include#include"DHT.h"GAS_GMXXXgas;TFT_eSPItft;TFT_eSpritespr=TFT_eSprite(&tft);//spriteunsignedintno2,c2h5ch,voc,co;#defineDHTPIN0#defineDHTTYPEDHT11DHTdht(DHTPIN,DHTTYPE);voidsetup(){Serial.begin(115200);tft.begin();tft.setRotation(3);gas.begin(Wire,0x08);dht.begin();//Headtft.fillScreen(TFT_BLACK);tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique18pt7b);tft.setTextColor(TFT_WHITE);tft.drawString("AirQuality",70,10,1);//Linefor(int8_tline_index=0;line_index{tft.drawLine(0,50+line_index,tft.width(),50+line_index,TFT_GREEN);}//VCO&CORecttft.drawRoundRect(5,60,(tft.width()/2)-20,tft.height()-65,10,TFT_WHITE);//L1//VCOTexttft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);tft.setTextColor(TFT_RED);tft.drawString("VOC",7,65,1);tft.setTextColor(TFT_GREEN);tft.drawString("ppm",55,108,1);//COTexttft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);tft.setTextColor(TFT_RED);tft.drawString("CO",7,150,1);tft.setTextColor(TFT_GREEN);tft.drawString("ppm",55,193,1);//Temprecttft.drawRoundRect((tft.width()/2)-10,60,(tft.width()/2)/2,(tft.height()-65)/2,10,TFT_BLUE);//s1tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique9pt7b);tft.setTextColor(TFT_RED);tft.drawString("Temp",(tft.width()/2)-1,70,1);//Printthetesttextinthecustomfonttft.setTextColor(TFT_GREEN);tft.drawString("o",(tft.width()/2)+30,95,1);tft.drawString("C",(tft.width()/2)+40,100,1);//No2recttft.drawRoundRect(((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2)-5,60,(tft.width()/2)/2,(tft.height()-65)/2,10,TFT_BLUE);//s2tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique9pt7b);tft.setTextColor(TFT_RED);tft.drawString("NO2",((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2),70,1);//Printthetesttextinthecustomfonttft.setTextColor(TFT_GREEN);tft.drawString("ppm",((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2)+30,120,1);//HumiRecttft.drawRoundRect((tft.width()/2)-10,(tft.height()/2)+30,(tft.width()/2)/2,(tft.height()-65)/2,10,TFT_BLUE);//s3tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique9pt7b);tft.setTextColor(TFT_RED);tft.drawString("Humi",(tft.width()/2)-1,(tft.height()/2)+40,1);//Printthetesttextinthecustomfonttft.setTextColor(TFT_GREEN);tft.drawString("%",(tft.width()/2)+30,(tft.height()/2)+70,1);//c2h5chRecttft.drawRoundRect(((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2)-5,(tft.height()/2)+30,(tft.width()/2)/2,(tft.height()-65)/2,10,TFT_BLUE);//s4tft.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique9pt7b);tft.setTextColor(TFT_RED);tft.drawString("Ethyl",((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2),(tft.height()/2)+40,1);//Printthetesttextinthecustomfonttft.setTextColor(TFT_GREEN);tft.drawString("ppm",((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2)+30,(tft.height()/2)+90,1);}voidloop(){//VOCvoc=gas.getGM502B();if(voc>999)voc=999;Serial.print("VOC:");Serial.print(voc);Serial.println("ppm");spr.createSprite(40,30);spr.fillSprite(TFT_BLACK);spr.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);spr.setTextColor(TFT_WHITE);spr.drawNumber(voc,0,0,1);spr.pushSprite(15,100);spr.deleteSprite();//COco=gas.getGM702B();if(co>999)co=999;Serial.print("CO:");Serial.print(co);Serial.println("ppm");spr.createSprite(40,30);spr.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);spr.setTextColor(TFT_WHITE);spr.drawNumber(co,0,0,1);spr.setTextColor(TFT_GREEN);spr.pushSprite(15,185);spr.deleteSprite();//Tempfloatt=dht.readTemperature();//inttem=round(t);inttem=t;Serial.print("Temperature:");Serial.print(tem);Serial.println("*C");spr.createSprite(30,30);spr.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);spr.setTextColor(TFT_WHITE);spr.drawNumber(t,0,0,1);spr.setTextColor(TFT_GREEN);spr.pushSprite((tft.width()/2)-1,100);spr.deleteSprite();//NO2no2=gas.getGM102B();if(no2>999)no2=999;Serial.print("NO2:");Serial.print(no2);Serial.println("ppm");spr.createSprite(45,30);spr.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);spr.setTextColor(TFT_WHITE);spr.drawNumber(no2,0,0,1);spr.pushSprite(((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2),97);spr.deleteSprite();//Humidityfloath=dht.readHumidity();if(h>99)h=99;Serial.print("Humidity:");Serial.print(h);Serial.println("%");spr.createSprite(30,30);spr.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);spr.setTextColor(TFT_WHITE);spr.drawNumber(h,0,0,1);spr.pushSprite((tft.width()/2)-1,(tft.height()/2)+67);spr.deleteSprite();//C2H5CHc2h5ch=gas.getGM302B();if(c2h5ch>999)c2h5ch=999;Serial.print("C2H5CH:");Serial.print(c2h5ch);Serial.println("ppm");spr.createSprite(45,30);spr.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);spr.setTextColor(TFT_WHITE);spr.drawNumber(c2h5ch,0,0,1);spr.pushSprite(((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2),(tft.height()/2)+67);spr.deleteSprite();delay(2000);}在这步，我们正在读取传感器值并以2秒的延迟显示它。代码审查读取和显示VOC值//VOCvoc=gas.getGM502B();if(voc>999)voc=999;Serial.print("VOC:");Serial.print(voc);Serial.println("ppm");spr.createSprite(40,30);spr.fillSprite(TFT_BLACK);spr.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);spr.setTextColor(TFT_WHITE);spr.drawNumber(voc,0,0,1);spr.pushSprite(15,100);spr.deleteSprite();读取和显示CO值//COco=gas.getGM702B();if(co>999)co=999;Serial.print("CO:");Serial.print(co);Serial.println("ppm");spr.createSprite(40,30);spr.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);spr.setTextColor(TFT_WHITE);spr.drawNumber(co,0,0,1);spr.setTextColor(TFT_GREEN);spr.pushSprite(15,185);spr.deleteSprite();读取和显示温度值//Tempfloatt=dht.readTemperature();//inttem=round(t);inttem=t;Serial.print("Temperature:");Serial.print(tem);Serial.println("*C");spr.createSprite(30,30);spr.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);spr.setTextColor(TFT_WHITE);spr.drawNumber(t,0,0,1);spr.setTextColor(TFT_GREEN);spr.pushSprite((tft.width()/2)-1,100);spr.deleteSprite();读取和显示NO2值//NO2no2=gas.getGM102B();if(no2>999)no2=999;Serial.print("NO2:");Serial.print(no2);Serial.println("ppm");spr.createSprite(45,30);spr.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);spr.setTextColor(TFT_WHITE);spr.drawNumber(no2,0,0,1);spr.pushSprite(((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2),97);spr.deleteSprite();读取和显示湿度值//Humidityfloath=dht.readHumidity();if(h>99)h=99;Serial.print("Humidity:");Serial.print(h);Serial.println("%");spr.createSprite(30,30);spr.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);spr.setTextColor(TFT_WHITE);spr.drawNumber(h,0,0,1);spr.pushSprite((tft.width()/2)-1,(tft.height()/2)+67);spr.deleteSprite();读取和显示C2H5CH值//C2H5CHc2h5ch=gas.getGM302B();if(c2h5ch>999)c2h5ch=999;Serial.print("C2H5CH:");Serial.print(c2h5ch);Serial.println("ppm");spr.createSprite(45,30);spr.setFreeFont(&FreeSansBoldOblique12pt7b);spr.setTextColor(TFT_WHITE);spr.drawNumber(c2h5ch,0,0,1);spr.pushSprite(((tft.width()/2)+(tft.width()/2)/2),(tft.height()/2)+67);spr.deleteSprite();输出显示：第8步：设计外壳/支架我使用AutodeskFusion360来设计支架。第9步：3D打印外壳/支架我使用黑色ABS灯丝打印支架。第10步：组装最后一部分是组装首先连接DHT11并拧紧。第11步：收获成果！如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：SalmanFaris，如涉及侵权，可联系删除。

该项目的目标是为低成本设备创建一个原型，以使用蜂窝数据监测远程位置工业设备的压力。物联网设备使用蜂窝数据远程监控压力(0-150psi)。获取高于/低于高/低设定点的压力通知。项目步骤以下是项目的逐步构建，该项目遵循从压力传感器到由附加到Google表格的脚本生成的电子邮件通知的数据流。第1步：Uno的压力传感器压力传感器将压力转换为模拟电信号。ArduinoUno将来自压力传感器的模拟信号转换为压力(psi)。第2步：Uno到MKRGSM1400通过串行通过Serial在两个Arduino设备之间进行通信时：将设备#1上的RX连接到设备#2上的TX将设备#1上的TX连接到设备#2上的RX这些设备必须有一个共同的接地数据传输频率（Uno到MKRGSM1400）NORMAL：每隔30分钟（传输频率），Uno将串行打印数据到MKRGSM1400，然后将数据传输到云端。HIGH/LOWTRIGGER：如果压力超过40psi(highTrigger)或低于20psi(lowTrigger)并停留超过2分钟(dtLastTriggerLimit)，Uno会将数据串行打印到MKRGSM1400，后者将传输数据到云端。DEMANDPOLL：如果Uno上的引脚A1被推高，它将串行打印数据到MKRGSM1400，然后将数据传输到云端。注意：引脚A1在Uno的草图中被命名为“buttonPin”。Uno上的引脚A1有两种方式可以被推高。(1)面包板上有一个按钮。(2)如果MKRGSM1400上的引脚A3为高电平，它将推动引脚A1为高电平。由于引脚A3由ArduinoCloud中的输入控制，因此可以随时远程获取当前压力，而无需等待定期安排的数据传输。笔记可以修改Uno的草图，以便在当前版本中除了压力之外，还可以使用高低设定点监控温度、湿度、电池电压等多个输入。用于将来自压力传感器的模拟信号转换为压力(psi)的代码基于以下YouTube视频中给出的说明：https://www.youtube.com/watch?v=AB7zgnfkEi4Arduino论坛上的以下关于“串行输入基础知识”的帖子在编写代码以使用串行数据从一个设备到另一个设备进行通信时非常有帮助：https://forum.arduino.cc/index.php?topic=288234.0第3步：MKRGSM1400通过蜂窝网络连接到ArduinoCloudMKRGSM1400处理来自ArduinoUno的串行数据，并使用蜂窝数据将数据传输到ArduinoCloud。值得注意的是，在MKRGSM1400的代码中，您会看到Serial1.read而不是Serial.read。Arduino网站上的参考资料给出了很好的解释。下图中的表格显示了通过Serial1访问MKR板上的TX/RX引脚。ArduinoCloud该项目在ArduinoCloud中设置了2个变量。下图显示了这些变量如何显示在ArduinoCloud的仪表板中。第一个名为“dataStringCloud”的变量实际上是来自设备的所有数据的一个包。采用这种方法，而不是每个值一个变量，以简化Google表格中的数据处理。使用单独的变量名称，很难区分保持不变的值和未更新的值。此包中的数据在Google表格中进行解析。第二个名为“pinCloud”的变量用于从ArduinoCloud控制MKRGSM1400。草图中有一个开关功能，根据pinCloud的值控制动作。当pinCloud=1时，引脚A1被推高，导致板上的LED亮起。当pinCloud=2时，引脚A3被推高，导致ArduinoUno如上所述发送当前数据。第4步：ArduinoCloud通过Webhook到Google表格使用webhook将数据从ArduinoCloud传输到GoogleSheets。webhook的核心是用Google表格文件的脚本编写的doPost函数。以下是如何设置webhook的快速摘要：创建一个新的Google表格文件单击工具栏上的“工具”并在下拉菜单中选择“脚本编辑器”使用doPost函数编写代码（参考本项目附带的GoogleSheetsScript.js）单击工具栏上的“发布”并在下拉列表中选择“部署为Web应用程序...”一个对话框将出现3个字段。(1)项目版本：始终使用下拉菜单选择“新建”。第一次更新后，默认为当前版本的#；如果您不使用下拉菜单选择“新建”，则更改不会生效。(2)执行App为：“me(youremail@gmail.com)”(3)谁可以访问应用程序：“任何人，甚至是匿名的”验证3个字段中的值后按部署将出现第二个对话框，其中包含“当前Web应用程序URL”。这是您将复制并粘贴到ArduinoCloud上的webhook选项卡中的URL。值得注意的是，无论项目版本如何，此URL都保持不变。单击确定，您就完成了！第5步：使用Google表格解析数据使用GoogleSheets解析dataStringCloud中的单个值并显示从ArduinoCloud传输的唯一记录下面的链接指向最近用于设备测试的Google表格文件。此文件中的单元格根据它们的填充方式进行着色，如每张纸上的图例所示。https://docs.google.com/spreadsheets/d/1XwCir2Llw8RvGPGgZI3Yk6U5a3LeIfUACNuO1Gr_LFQ/edit?usp=sharing第6步：使用Google表格发送通知您可能已经注意到，在上面第4步中引用的此项目(GoogleSheetsScript.js)的JavaScript文件中有两个函数。doPost函数-从ArduinoCloudWebhook传输数据。它在ArduinoCloud上有新数据时运行。sendEmail函数-根据从项目的Google表格文件中名为“数据”的表格中提取的值发送电子邮件。它根据触发器设置中的设置每分钟运行一次。为sendEmail函数设置触发器的步骤打开谷歌表格文件点击工具栏中的“工具”在下拉列表中选择“脚本编辑器”从脚本编辑器窗口继续：点击工具栏中的“编辑”在下拉列表中选择“当前项目的触发器”从GSuite开发者中心窗口继续：选择窗口右下角的“添加触发器”在出现的对话框中选择运行sendEmail功能。注意：在时间驱动的基础上运行触发器可以在设备停止更新时生成电子邮件通知。电池寿命~24小时这可以通过关闭或移除显示器来优化。另一种选择是移除非必要的传感器，如DHT22和DS3231。数据使用~0.7兆字节/天这可以通过减少数据传输的大小或频率来优化。例如：为了减小尺寸，只发送压力而不是压力、温度、湿度和时间。为了降低频率，仅每小时更新一次，而不是每30分钟一次。所需材料ArduinoMKRGSM1400ArduinoUno2节3.7V锂聚合物电池2个LED显示屏耐候塑料盒压力传感器温度/湿度传感器-DHT22RTC模块-DS3231升压转换器逻辑电平转换器杂项-LED、电阻器、接线等本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：Wahltharvey，如涉及侵权，可联系删除。

一台支持语音的机器，可以阅读书籍并回答问题。介绍在这个项目中，我构建了一个支持语音的可教学机器，它可以扫描书页或任何文本源中的文本并将其转换为上下文，用户可以提出与该上下文相关的问题，机器可以仅使用上下文进行回答。我一直想制造这种易于部署的边缘设备，并且可以在不需要任何互联网连接的情况下轻松地针对给定的上下文进行训练。如何工作RaspberryPi4连接到ReSpeaker2-micsPIHAT，用于使用板载麦克风接收语音。RaspberryPi摄像头模块使用CSI2连接器连接到RaspberryPi4，该连接器用于扫描书中的文本。ReSpeaker2-micsPIHAT上有一个按钮，用于触发扫描过程的开始。按下按钮后，用户必须在5秒内立即向相机显示文本（书页或带有一些有意义的英文文本的论文，例如故事段落或维基百科条目）。使用TesseractOCR应用程序捕获书页图像并将其转换为文本。捕获的文本用作BERT模型的上下文，用于回答问题。机器要求用户提问。用户提出问题并使用DeepSpeech应用程序将问题语音转换为文本。转换后的问题文本被输入到在英特尔神经计算棒2上运行的BERT模型中，该模型通过置信度分数推断出答案。使用Festival应用程序将最佳答案文本转换为语音，该应用程序在连接到RaspberryPi4音频输出（3.5毫米插孔）的扬声器上播放。请参阅连接图的原理图部分并查看下面的流程图以更好地了解应用流程。使用Festival应用程序将最佳答案文本转换为语音，该应用程序在连接到RaspberryPi4音频输出（3.5毫米插孔）的扬声器上播放。请参阅连接图的原理图部分并查看下面的流程图以更好地了解应用流程。使用Festival应用程序将最佳答案文本转换为语音，该应用程序在连接到RaspberryPi4音频输出（3.5毫米插孔）的扬声器上播放。请参阅连接图的原理图部分并查看下面的流程图以更好地了解应用流程。流程图应用程序中使用的机器学习模型使用了三种机器学习模型：1.TesseractOCR（基于LSTM的模型）Tesseract是一个OCR引擎，支持unicode并且能够开箱即用地识别100多种语言。它可以被训练来识别其他语言。2.DeepSpeech（TensorFlowLite模型）DeepSpeech是一个开源的Speech-To-Text引擎，使用由机器学习技术训练的模型，谷歌的TensorFlow使实现更容易。3.BERTBERT是一种语言表示模型，代表Transformers的双向编码器表示。预训练的BERT模型只需一个额外的输出层就可以进行微调，从而为各种任务（例如问答和语言推理）创建最先进的模型，而无需对特定于任务的架构进行大量修改。前2个模型在RaspberryPi4上运行，最后一个模型在英特尔神经计算棒2上使用OpenVINO工具包运行。安装说明请按照下面给出的分步说明下载并安装应用程序的所有先决条件。假设已经安装了RaspberryPIOS（以前称为Raspbian），并且使用raspi-config实用程序启用了SSH、音频、SPI、I2C和摄像头。安装适用于RaspberryPiOS的OpenVINO工具包$sudoaptupdate$sudoaptinstallfestivalcmakewgetpython3-pip$mkdir-p~/Downloads$cd~/Downloads$wgethttps://download.01.org/opencv/2020/openvinotoolkit/2020.4/l_openvino_toolkit_runtime_raspbian_p_2020.4.287.tgz$sudomkdir-p/opt/intel/openvino$sudotar-xfl_openvino_toolkit_runtime_raspbian_p_2020.4.287.tgz--strip1-C/opt/intel/openvino设置USB规则$sudousermod-a-Gusers"$(whoami)"现在注销并重新登录。初始化OpenVINO环境$source/opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh为英特尔神经计算棒2安装USB规则$sh/opt/intel/openvino/install_dependencies/install_NCS_udev_rules.sh插入英特尔神经计算棒2Festival（语音合成系统框架）配置Replacethefollowinglineinthe/etc/festival.scm:(Parameter.set'Audio_Command"aplay-q-c1-traw-fs16-r$SR$FILE")withthelinebelow:(Parameter.set'Audio_Command"aplay-Dhw:0-q-c1-traw-fs16-r$SR$FILE")为Respeaker2-micsPIHAT安装驱动程序$cd~$gitclonehttps://github.com/HinTak/seeed-voicecard$cdseeed-voicecard$sudo./install.sh$sudoreboot下载应用程序存储库$cd~$gitclonehttps://github.com/metanav/TeachableMachine下载BERT模型OpenVINO中间表示文件$cd~/TeachableMachine$mkdirmodels$cdmodels$wgethttps://download.01.org/opencv/2020/openvinotoolkit/2020.4/open_model_zoo/models_bin/3/bert-small-uncased-whole-word-masking-squad-0001/FP16/bert-small-uncased-whole-word-masking-squad-0001.bin$wgethttps://download.01.org/opencv/2020/openvinotoolkit/2020.4/open_model_zoo/models_bin/3/bert-small-uncased-whole-word-masking-squad-0001/FP16/bert-small-uncased-whole-word-masking-squad-0001.xml下载DeepSpeech模型文件$cd~/TeachableMachine/models$wgethttps://github.com/mozilla/DeepSpeech/releases/download/v0.8.2/deepspeech-0.8.2-models.tflite$wgethttps://github.com/mozilla/DeepSpeech/releases/download/v0.8.2/deepspeech-0.8.2-models.scorer运行应用程序$cd~/TeachableMachine$pip3install-rrequirements.txt$python3main.py本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：Naveen，如涉及侵权，可联系删除。

这个项目是针对我在学校的人工智能学科的，一种自动驾驶机器人汽车，可以检测并自动避开它撞到或挡住的障碍物。该项目的材料ArduiniUNO电机驱动器屏蔽2轮汽车底盘伺服电机超声波传感器软件：ArduinoIDE电机屏蔽库新建Ping库第1步首先构建Arduino机器人底盘。该套件包含底盘、两个带轮子的电机、一个前轮、一个电池座、一些螺丝和电线。第2步在电机上焊接粗黑线和红线。第3步装上前轮。第4步下一步是将开关连接到电池座。剪断电池座黑线并将一端焊接到开关的另一侧。我们的交换机准备好了。然后使用机箱套件随附的螺钉将其连接到电池座。第5步下一步是连接电机。我们像这样将左侧电机连接到屏蔽的M1连接器。我们以这种方式将右侧电机连接到屏蔽的M3连接器。第6步继续前进到电机护罩。该屏蔽为电机和伺服电机提供电源，使我们的项目更容易。电机需要大量电流，而这个屏蔽可以为每个电机提供高达600mA的电流，这就是我们需要它的原因。我们必须将4根电线焊接到电机护罩上。然后这些电线将与超音速传感器连接。我们将一个焊接到5V，一个焊接到GND，一个焊接到模拟引脚5，最后一个焊接到模拟引脚4。第7步接下来，我们将电机护罩连接到ArduinoUno板上。使用双面胶带，将ArduinoUno和电池座连接到机箱上。使用双面胶带，还将超音速传感器连接到伺服电机，并将它们都连接到机器人底盘。我用热胶枪将伺服电机连接到底盘上。超音速传感器按照以下的步骤来配置超音速传感器：第1步超音速传感器。Vcc通过我们之前连接的电线达到5V。GND连接到GND线。ECHO引脚连接到模拟引脚5，TRIG引脚连接到模拟引脚4。第2步接下来，连接电源。我们将开关的黑线连接到电机护罩。它连接到此外部电源连接器的GND引脚。开关的红线连接到M+连接器。如果我们打开开关，我们可以看到绿色LED亮起，Arduino正在接收电池供电。第3步最后我们将伺服电机连接到servo_2插槽。右端较深的颜色中间为红色，左侧为橙色。软件该项目代码部分使用三个库。必须下载其中两个才能编译程序。第一个是Adafruit的电机屏蔽驱动器。第二个库是用于超音速距离传感器的NewPing库。您可以在此处找到这两个库的链接：下载链接电机屏蔽库新建Ping库ArduinoIDE代码：#include#include#include#defineTRIG_PINA4#defineECHO_PINA5#defineMAX_DISTANCE_POSSIBLE1000#defineMAX_SPEED150//#defineMOTORS_CALIBRATION_OFFSET3#defineCOLL_DIST20#defineTURN_DISTCOLL_DIST+10NewPingsonar(TRIG_PIN,ECHO_PIN,MAX_DISTANCE_POSSIBLE);AF_DCMotorleftMotor(4,MOTOR12_8KHZ);AF_DCMotorrightMotor(3,MOTOR12_8KHZ);ServoneckControllerServoMotor;intpos=0;intmaxDist=0;intmaxAngle=0;intmaxRight=0;intmaxLeft=0;intmaxFront=0;intcourse=0;intcurDist=0;StringmotorSet="";intspeedSet=0;voidsetup(){neckControllerServoMotor.attach(10);neckControllerServoMotor.write(90);delay(2000);checkPath();motorSet="FORWARD";neckControllerServoMotor.write(90);moveForward();}voidloop(){checkForward();checkPath();}voidcheckPath(){intcurLeft=0;intcurFront=0;intcurRight=0;intcurDist=0;neckControllerServoMotor.write(144);delay(120);for(pos=144;pos>=36;pos-=18){neckControllerServoMotor.write(pos);delay(90);checkForward();curDist=readPing();if(curDistcheckCourse();break;}if(curDistchangePath();}if(curDist>curDist){maxAngle=pos;}if(pos>90&&curDist>curLeft){curLeft=curDist;}if(pos==90&&curDist>curFront){curFront=curDist;}if(poscurRight){curRight=curDist;}}maxLeft=curLeft;maxRight=curRight;maxFront=curFront;}voidsetCourse(){if(maxAngleif(maxAngle>90){turnLeft();}maxLeft=0;maxRight=0;maxFront=0;}voidcheckCourse(){moveBackward();delay(500);moveStop();setCourse();}voidchangePath(){if(posif(pos>90){lookRight();}}intreadPing(){delay(70);unsignedintuS=sonar.ping();intcm=uS/US_ROUNDTRIP_CM;returncm;}voidcheckForward(){if(motorSet=="FORWARD"){leftMotor.run(FORWARD);rightMotor.run(FORWARD);}}voidcheckBackward(){if(motorSet=="BACKWARD"){leftMotor.run(BACKWARD);rightMotor.run(BACKWARD);}}voidmoveStop(){leftMotor.run(RELEASE);rightMotor.run(RELEASE);}voidmoveForward(){motorSet="FORWARD";leftMotor.run(FORWARD);rightMotor.run(FORWARD);for(speedSet=0;speedSet{leftMotor.setSpeed(speedSet+MOTORS_CALIBRATION_OFFSET);rightMotor.setSpeed(speedSet);delay(5);}}voidmoveBackward(){motorSet="BACKWARD";leftMotor.run(BACKWARD);rightMotor.run(BACKWARD);for(speedSet=0;speedSet{leftMotor.setSpeed(speedSet+MOTORS_CALIBRATION_OFFSET);rightMotor.setSpeed(speedSet);delay(5);}}voidturnRight(){motorSet="RIGHT";leftMotor.run(FORWARD);rightMotor.run(BACKWARD);delay(400);motorSet="FORWARD";leftMotor.run(FORWARD);rightMotor.run(FORWARD);}voidturnLeft(){motorSet="LEFT";leftMotor.run(BACKWARD);rightMotor.run(FORWARD);delay(400);motorSet="FORWARD";leftMotor.run(FORWARD);rightMotor.run(FORWARD);}voidlookRight(){rightMotor.run(BACKWARD);delay(400);rightMotor.run(FORWARD);}voidlookLeft(){leftMotor.run(BACKWARD);delay(400);leftMotor.run(FORWARD);}如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：DarwinDelaCruz，如涉及侵权，可联系删除。

随着人脸识别应用越来越广泛，用它来做智能锁也是再适合不过。硬件连接在这个项目中，我们计划拍照并识别其中的人脸，然后在屏幕上显示识别结果。如果是已认证面孔，打开门，并通过短信将开门的人发送到指定的电话号码。因此，您需要将摄像头连接到RaspberryPi的摄像头接口，并将天线和Grove-Relay安装到LTEPiHAT，然后将HAT插入您的Pi。屏幕可以通过HDMI电缆连接到RaspberryPi，不要忘记将电源连接到屏幕和Pi。软件编程人脸识别以下步骤将向您展示如何在Pi上设置人脸识别。步骤1.使用raspi-config配置相机和GPU内存。sudoraspi-config选择InterfaceOptions--Camera启用picamera，然后选择AdvancedOptions--MemorySplit设置GPU内存，它应该更改为64。完成后，重新启动您的RaspberryPi。步骤2.安装所需的库。sudoapt-getupdatesudoapt-getupgradesudoapt-getinstallbuild-essential\cmake\gfortran\git\wget\curl\graphicsmagick\libgraphicsmagick1-dev\libatlas-dev\libavcodec-dev\libavformat-dev\libboost-all-dev\libgtk2.0-dev\libjpeg-dev\liblapack-dev\libswscale-dev\pkg-config\python3-dev\python3-numpy\python3-picamera\python3-pip\zipsudoapt-getclean步骤3.使picamerea支持数组。sudopip3install--upgradepicamera[array]步骤4.安装dlib和人脸识别。sudopip3installdlibsudopip3installface_recognition步骤5.下载并运行人脸识别示例gitclone--single-branchhttps://github.com/ageitgey/face_recognition.gitcd./face_recognition/examplespython3facerec_on_raspberry_pi.py注意：如果您收到ImportError:libatlas.so.3:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory，请运行以下命令进行修复。sudoapt-getinstalllibatlas3-base中继当人脸识别准备好后，我们可以继续添加额外的功能。我们将Grove-Relay连接到LTECat1PiHAT，但它使用数字端口而不是I2C端口。这是RaspberryPi3B的引脚，我们可以看到SDA引脚和SCL引脚位于板的引脚3和引脚5。所以我们可以通过输出数字信号到pin5来控制继电器。在你的RaspberryPi上运行下面的python程序，如果没有任何问题，你会听到来自继电器的Ti-Ta。importRPi.GPIOasGPIORELAY_PIN=5GPIO.setmode(GPIO.BOARD)GPIO.setup(RELAY_PIN,GPIO.OUT)GPIO.output(RELAY_PIN,GPIO.HIGH)所以这里的想法是，我们从文件夹中加载已知的人脸，识别picamera捕获的人脸，如果人脸在文件夹中，控制继电器解锁门。我们可以将它们打包成一个类，这里​​是load_known_faces()方法和unlock()方法，完成的程序可以在文末下载。defload_known_faces(self):known_faces=os.listdir(self.__known_faces_path)forknown_faceinknown_faces:self.__known_faces_name.append(known_face[0:len(known_face)-len('.jpg')])known_face_image=face_recognition.load_image_file(self.__known_faces_path+known_face)self.__known_faces_encoding.append(face_recognition.face_encodings(known_face_image)[0])returnlen(self.__known_faces_encoding)defunlock(self):ifself.__matched.count(True)>0:GPIO.output(self.__relay_pin,GPIO.HIGH)print('Dooropened')time.sleep(5)GPIO.output(self.__relay_pin,GPIO.LOW)self.__reset_recognise_params()returnTrueself.__retry_count+=1print('Pleasetryagain...{}'.format(self.__retry_count))returnFalse超然思考，我们可以显示识别的图片，库PIL和matplotlib会有所帮助，其中matplotlib需要手动安装，在您的树莓派终端中运行此命令。sudopip3installmatplotlib将它们导入您的代码中，并在unlock()方法中更改if块，如下所示：img=Image.open('{}/{}.jpg'.format(self.__known_faces_path,self.__known_faces_name[0]))plt.imshow(img)plt.ion()GPIO.output(self.__relay_pin,GPIO.HIGH)print('Dooropened')plt.pause(3)plt.close()GPIO.output(self.__relay_pin,GPIO.LOW)self.__reset_recognise_params()returnTrue现在，如果识别出人脸，文件夹中的图片将显示在屏幕上。短信有时我们想知道谁在我们的房间里，现在有一个地方可以放置LTECat1PiHAT。将SIM卡插入其中，然后按照步骤测试它是否可以正常工作。步骤1.在RaspberryPi中启用UART0使用nano编辑/boot中的config.txtsudonano/boot/config.txt将dtoverlay=pi3-disable-bt添加到它的底部，并禁用hciuart服务sudosystemctldisablehciuart然后在/boot的cmdline.txt中删除console=serial0,115200sudonano/boot/cmdline.txt一切完成后，你应该重启你的树莓派。步骤2.下载示例并运行它。在RaspberryPi上打开一个终端，逐行输入这些命令。cd~gitclonehttps://github.com/Seeed-Studio/ublox_lara_r2_pi_hat.gitcdublox_lara_r2_pi_hatsudopythonsetup.pyinstallcdtestsudopythontest01.py如果您在终端中看到这些输出，则LTECat1PiHAT运行良好。40-pinGPIOheaderdetectedEnablingCTS0andRTS0onGPIOs16and17rtsctsonwakingup...modulename:LARA-R211RSSI:3现在我们知道了HAT很好用，如何使用它来发送短信？您需要知道的第一件事是，RaspberryPi通过UART发送AT命令与HAT通信。您可以通过在python中运行此代码将AT命令发送到LTEHATfromublox_lara_r2import*u=Ublox_lara_r2()u.initialize()u.reset_power()#Closedebugmassageu.debug=Falseu.sendAT('')发送短信的AT指令如下AT+CMGF=1AT+CMGS=所以这里是__send_sms()方法：def__send_sms(self):ifself.__phonenum==None:returnFalseforunlockerinself.__recognise_face_names():ifself.__ublox.sendAT('AT+CMGF=1\r\n'):print(self.__ublox.response)ifself.__ublox.sendAT('AT+CMGS="{}"\r\n'.format(self.__phonenum)):print(self.__ublox.response)ifself.__ublox.sendAT('{}entertheroom.\x1a'.format(unlocker)):print(self.__ublox.response)本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：Seeed，如涉及侵权，可联系删除。

这是一种平移/倾斜伺服设备，可帮助相机使用视觉自动跟踪彩色物体。现在我们将使用我们的设备帮助相机自动跟踪彩色对象，如下所示：这是我第一次使用OpenCV，我必须承认，我对这个奇妙的“开源计算机视觉库”挺感兴趣的。OpenCV可免费用于学术和商业用途。它具有C++、C、Python和Java接口，并支持Windows、Linux、MacOS、iOS和Android。在我的一系列OpenCV教程中，我们将专注于RaspberryPi（因此，RaspbianasOS）和Python。OpenCV旨在提高计算效率，并且非常注重实时应用程序。因此，它非常适合物理计算项目！第1步：BOM-物料清单主要部分：树莓派V35兆像素1080p传感器OV5647迷你摄像头视频模块TowerProSG909G180度微型伺服(2X)带2个伺服系统的迷你平移/倾斜摄像机平台防震摄像机支架(*)LED红色电阻220欧姆电阻1Kohm(2X)-可选杂项：金属部件、带子等（以防您构建平移/倾斜机构）第2步：安装OpenCV3我正在使用更新到最新版本的Raspbian(Stretch)的RaspberryPiV3，因此安装OpenCV的最佳方法是遵循AdrianRosebrock开发的优秀教程：RaspbianStretch:InstallOpenCV3+PythononyourRa​​spberryPi.完成后您应该准备好OpenCV虚拟环境，以便在您的Pi上运行我们的实验。让我们进入我们的虚拟环境并确认OpenCV3已正确安装。建议您每次打开新终端时都运行命令“source”，以确保您的系统变量已正确设置。source~/.profile接下来，让我们进入我们的虚拟环境：workoncv如果您在提示符之前看到文本(cv)，则您处于cv虚拟环境中：(cv)pi@raspberry:~$注意cvPython虚拟环境是完全独立的，并且与RaspbianStretch下载中包含的默认Python版本隔离开来。因此，全局site-packages目录中的任何Python包都对cv虚拟环境不可用。同样，安装在cv的site-packages中的任何Python包都不能用于Python的全局安装。现在，输入你的Python解释器：python并确认您运行的是3.5（或更高）版本在解释器中（将出现“>>>”），导入OpenCV库：importcv2如果没有出现错误消息，则OpenCV已正确安装在您的PYTHON虚拟环境中。您还可以检查安装的OpenCV版本：cv2.__version__3.3.0应该会出现（或将来可以发布的更高版本）。上面的终端PrintScreen显示了前面的步骤。第3步：测试您的相机在您的RPi中安装OpenCV后，让我们测试您的相机是否正常工作。我假设您的RaspberryPi上已经安装了PiCam。在您的IDE中输入以下Python代码：importnumpyasnpimportcv2cap=cv2.VideoCapture(0)while(True):ret,frame=cap.read()frame=cv2.flip(frame,-1)#Flipcameraverticallygray=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow('frame',frame)cv2.imshow('gray',gray)ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()上面的代码将捕获将由您的PiCam生成的视频流，并以BGR颜色和灰色模式显示。请注意，由于它的组装方式，我垂直旋转了我的相机。您也可以从本文下方下载代码。要执行，请输入命令：pythonsimpleCamTest.py要完成程序，您必须按键盘上的[q]或[Ctrl]+[C]键图片显示了结果：第4步：使用OpenCV在Python中进行颜色检测我们将尝试完成的一件事是检测和跟踪某种颜色的对象。为此，我们必须更多地了解OpenCV如何解释颜色。HenriDang用OpenCV写了一篇关于Python中颜色检测的精彩教程。通常，我们的相机将使用RGB颜色模式，可以将其理解为可以由红色、绿色和蓝色三种颜色的光组成的所有可能的颜色。我们将在这里使用BGR（蓝色、绿色、红色）代替。如上所述，在BGR中，一个像素由蓝色、绿色和红色3个参数表示。每个参数通常有一个从0到255的值（或十六进制的O到FF）。例如，计算机屏幕上的纯蓝色像素的B值为255，G值为0，R值为0。OpenCV与HSV（色相、饱和度、值）颜色模型一起使用，它是RGB颜色模型的替代表示，由计算机图形研究人员在1970年代设计，以更接近人类视觉感知颜色生成属性的方式：因此，如果您想使用OpenCV跟踪某种颜色，则必须使用HSV模型对其进行定义。例子假设我必须跟踪一个黄色物体，如上图所示的塑料盒。容易的部分是找到它的BGR元素。您可以使用任何设计程序来找到它（我使用了PowerPoint）。就我而言，我发现：蓝色：71绿色：234红色：213接下来，我们必须将BGR(71,234,213)模型转换为HSV模型，该模型将定义上限和下限范围。为此，让我们运行以下代码：importsysimportnumpyasnpimportcv2blue=sys.argv[1]green=sys.argv[2]red=sys.argv[3]color=np.uint8([[[blue,green,red]]])hsv_color=cv2.cvtColor(color,cv2.COLOR_BGR2HSV)hue=hsv_color[0][0][0]print("Lowerboundis:"),print("["+str(hue-10)+",100,100]\n")print("Upperboundis:"),print("["+str(hue+10)+",255,255]")要执行，请输入以下命令，将之前找到的BGR值作为参数：pythonbgr_hsv_converter.py71234213程序将打印我们对象颜色的上下边界。在这种情况下：lowerbound:[24,100,100]和upperbound:[44,255,255]终端打印屏幕显示结果：最后但同样重要的是，让我们看看一旦我们确定了对象的颜色，OpenCV如何“屏蔽”我们的对象：importcv2importnumpyasnp#Readthepicure-The1meanswewanttheimageinBGRimg=cv2.imread('yellow_object.JPG',1)#resizeimagto20%ineachaxisimg=cv2.resize(img,(0,0),fx=0.2,fy=0.2)#convertBGRimagetoaHSVimagehsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)#NumPytocreatearraystoholdlowerandupperrange#The“dtype=np.uint8”meansthatdatatypeisan8bitintegerlower_range=np.array([24,100,100],dtype=np.uint8)upper_range=np.array([44,255,255],dtype=np.uint8)#createamaskforimagemask=cv2.inRange(hsv,lower_range,upper_range)#displayboththemaskandtheimageside-by-sidecv2.imshow('mask',mask)cv2.imshow('image',img)#waittousertopress[ESC]while(1):k=cv2.waitKey(0)if(k==27):breakcv2.destroyAllWindows()要执行，请输入以下命令，在您的目录中包含目标对象的照片（在我的情况下：yellow_object.JPG）：pythoncolorDetection.py上图将显示原始图像（“图像”）以及应用蒙版后对象将如何出现（“蒙版”）。第5步：对象移动跟踪现在我们知道如何使用蒙版“选择”我们的对象，让我们使用相机实时跟踪它的移动。为此，我的代码基于AdrianRosebrock的BallTrackingwithOpenCV教程l。首先，确认您是否安装了imutils库。它是Adrian的OpenCV便利函数集合，可以使一些基本任务（如调整大小或翻转屏幕）变得更加容易。如果没有，请输入以下命令以在您的虚拟Python环境中安装该库：pipinstallimutils接下来，从我的GitHub下载代码ball_tracking.py，并使用以下命令执行它：pythonball_traking.py基本上，它与阿德里安的代码相同，除非“视频垂直翻转”，我得到了这条线：frame=imutils.rotate(frame,angle=180)另外，请注意，使用的掩码边界是我们在上一步中获得的。第6步：测试GPIO现在我们已经了解了OpenCV的基础知识，让我们在RPi上安装一个LED并开始与我们的GPIO交互。按照上面的电气图：LED的阴极将通过一个220欧姆的电阻连接到GPIO21，其阳极连接到GND。让我们在虚拟Python环境中测试我们的LED。请记住，您的Python虚拟环境中可能未安装RPi.GPIO！要解决这个问题，你需要使用pip将它安装到你的虚拟环境中：pipinstallRPi.GPIO让我们使用python脚本来执行一个简单的测试：importsysimporttimeimportRPi.GPIOasGPIO#initializeGPIOandvariablesredLed=int(sys.argv[1])freq=int(sys.argv[2])GPIO.setmode(GPIO.BCM)GPIO.setup(redLed,GPIO.OUT)GPIO.setwarnings(False)print("\n[INFO]BlinkingLED(5times)connectedatGPIO{0}atevery{1}second(s)".format(redLed,freq))foriinrange(5):GPIO.output(redLed,GPIO.LOW)time.sleep(freq)GPIO.output(redLed,GPIO.HIGH)time.sleep(freq)#doabitofcleanupprint("\n[INFO]ExitingProgramandcleanupstuff\n")GPIO.cleanup()此代码将接收GPIO编号和LED闪烁频率（以秒为单位）作为参数。LED将闪烁5次，程序将终止。请注意，在终止之前，我们将释放GPIO。因此，要执行脚本，您必须输入LEDGPIO和频率作为参数。例如：pythonLED_simple_test.py211上述命令将每“1”秒将连接到“GPIO21”的红色LED闪烁5次。上面的终端打印屏幕显示了结果（当然您应该确认LED正在闪烁。现在，让我们使用OpenCV和一些基本的GPIO东西。第7步：识别颜色和GPIO交互让我们开始将我们的OpenCV代码与GPIO交互集成。我们将从最后一个OpenCV代码开始，我们将在其上集成GPIO-RPI库，因此我们将在相机发现我们的彩色对象时打开红色LED。此步骤中使用的代码基于Adrian的出色教程OpenCV、RPi.GPIO和RaspberryPi上的GPIOZero：首先要做的是“创建”我们的LED，将其连接到特定的GPIO：importRPi.GPIOasGPIOredLed=21GPIO.setmode(GPIO.BCM)GPIO.setwarnings(False)GPIO.setup(redLed,GPIO.OUT)其次，我们必须初始化我们的LED（关闭）：GPIO.output(redLed,GPIO.LOW)ledOn=False现在，在循环内部，当找到对象时创建“圆圈”，我们将打开LED：GPIO.output(redLed,GPIO.HIGH)ledOn=True让我们从我的GitHub下载完整的代码：object_detection_LED.py使用以下命令运行代码：pythonobject_detection_LED.py结果在这里。请注意，每次检测到对象时，LED（左下角）都会亮起：尝试使用不同的对象（颜色和格式）。您会看到，一旦遮罩边界内的颜色匹配，LED就会打开。如上一步所述，我们仅在此处使用LED。我拍视频的时候已经组装好了云台，所以忽略它。我们将在下一步处理PAN/TILT机制。第8步：云台现在我们已经了解了OpenCV和GPIO的基础知识，让我们安装我们的平移/倾斜机制。伺服器应连接到外部5V电源，其数据引脚（在我的情况下，它们的黄色接线）连接到RaspberryPiGPIO，如下所示：GPIO17==>倾斜伺服GPIO27==>平移伺服不要忘记将GND连接在一起==>RaspberryPi-伺服系统-外部电源）您可以选择在RaspberryPiGPIO和服务器数据输入引脚之间串联一个1K欧姆的电阻。如果出现伺服问题，这将保护您的RPi。让我们也利用这个机会在我们的虚拟Python环境中测试我们的伺服系统。让我们使用Python脚本对我们的驱动程序执行一些测试：fromtimeimportsleepimportRPi.GPIOasGPIOGPIO.setmode(GPIO.BCM)GPIO.setwarnings(False)defsetServoAngle(servo,angle):pwm=GPIO.PWM(servo,50)pwm.start(8)dutyCycle=angle/18.+3.pwm.ChangeDutyCycle(dutyCycle)sleep(0.3)pwm.stop()if__name__=='__main__':importsysservo=int(sys.argv[1])GPIO.setup(servo,GPIO.OUT)setServoAngle(servo,int(sys.argv[2]))GPIO.cleanup()上述代码的核心是函数setServoAngle(servo,angle)。此函数接收作为参数、伺服GPIO编号和伺服必须定位的角度值。一旦这个函数的输入是“角度”，我们必须将其转换为等效的占空比。要执行脚本，您必须输入伺服GPIO和角度作为参数。例如：pythonangleServoCtrl.py1745上述命令将连接在GPIO17（“倾斜”）上的伺服定位在“仰角”45度。第9步：查找对象实时位置这里的想法是使用平移/倾斜机制将对象定位在屏幕中间。坏消息是，我们必须实时知道对象的位置。但好消息是，一旦我们已经有了对象中心的坐标，这很容易。首先，让我们使用之前使用的“object_detect_LED”代码并对其进行修改以打印创建对象的x,y坐标。代码的“核心”是我们找到对象并在其上画一个圆的部分，圆的中心有一个红点。#onlyproceediftheradiusmeetsaminimumsizeifradius>10:#drawthecircleandcentroidontheframe,#thenupdatethelistoftrackedpointscv2.circle(frame,(int(x),int(y)),int(radius),(0,255,255),2)cv2.circle(frame,center,5,(0,0,255),-1)#printcenterofcirclecoordinatesmapObjectPosition(int(x),int(y))#iftheledisnotalreadyon,turntheLEDonifnotledOn:GPIO.output(redLed,GPIO.HIGH)ledOn=True让我们将中心坐标“导出”到mapObjectPosition(int(x),int(y))函数以打印其坐标。函数下方：defmapObjectPosition(x,y):print("[INFO]ObjectCentercoordenatesatX0={0}andY0={1}".format(x,y))运行程序，我们会在终端看到（x，y）位置坐标，如上图所示。移动对象并观察坐标。我们将意识到x从0到500（从左到右）而y从o到350（从上到下）。现在我们必须使用这些坐标作为我们的Pan/Tilt跟踪系统的起点第10步：对象位置跟踪系统我们希望我们的对象始终保持在屏幕的中心。因此，例如，让我们定义，如果我们将考虑我们的对象“居中”：220160在这些边界之外，我们必须移动我们的平移/倾斜机制来补偿偏差。基于此，我们可以构建函数mapServoPosition(x,y)如下。请注意，此函数中用作参数的“x”和“y”与我们之前用于打印中心位置的参数相同：#positionservostopresentobjectatcenteroftheframedefmapServoPosition(x,y):globalpanAngleglobaltiltAngleif(xpanAngle+=10ifpanAngle>140:panAngle=140positionServo(panServo,panAngle)if(x>280):panAngle-=10ifpanAnglepanAngle=40positionServo(panServo,panAngle)if(ytiltAngle+=10iftiltAngle>140:tiltAngle=140positionServo(tiltServo,tiltAngle)if(y>210):tiltAngle-=10iftiltAngletiltAngle=40positionServo(tiltServo,tiltAngle)根据(x,y)坐标，使用函数positionServo(servo,angle)生成伺服位置命令。例如，假设y位置为“50”，这意味着我们的对象几乎在屏幕顶部，可以翻译为“相机视线”为“低”（假设倾斜角度为120度）所以我们必须“减小”倾斜角（假设为100度），因此相机瞄准器将“向上”，而对象将在屏幕上“向下”（y将增加到假设190）。上图显示了几何方面的示例。想想Pan相机将如何工作。请注意屏幕没有镜像，这意味着如果您将对象移动到“您的左侧”，一旦您与相机相对，它将在屏幕上移动到“您的右侧”。函数positionServo(servo,angle)可以写成：defpositionServo(servo,angle):os.system("pythonangleServoCtrl.py"+str(servo)+""+str(angle))print("[INFO]PositioningservoatGPIO{0}to{1}degrees\n".format(servo,angle))我们将调用前面显示的脚本进行伺服定位。请注意，angleServoCtrl.py必须与objectDetectTrac.py位于同一目录中第11步：结论最后，我希望这个项目可以帮助其他人找到进入令人兴奋的电子世界的方式！本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：Mjrovai，如涉及侵权，可联系删除。

这是个具有强大桌面软件的易于构建的流式辐射热成像相机。tCam-Mini是一款小型无线流式热成像相机，我设计它的目的是让您可以轻松获取和使用来自FlirLepton3.5传感器的辐射数据。我对辐射数据很感兴趣，因为它包括场景中每个像素的温度，可以进行各种有趣的热成像分析。当然，这些数据也可以变成每个人都会联想到热成像的美丽假彩色图像。我设计了一个PCB，但tCam-Mini也可以使用常用的开发板和一些额外的组件来构建。设计使我可以使用tCam-Mini作为tCam的成像器，硬件接口允许将tCam-Mini直接连接到另一个微控制器或SBC。它允许tCam-Mini处理所有LeptonVoSPI相关问题，并提供与WiFi相同的高级接口。它由一个以230,400波特运行的串行端口和一个从属SPI端口组成。相同的json命令和响应通过串行端口传输，但有一个例外。相机不会通过串行端口发送图像（这会太慢），而是发送一个新的“image_ready”json数据包，其中还包括图像的长度。然后控制器可以使用SPI主机从tCam-Mini上的从机SPI端口读取图像。完整的细节可以在本文下方找到。开机时检测到MODE输入为低电平时，3.3v逻辑电平硬件接口被激活（否则WiFi接口被激活）。还有最后用于在移动环境中访问tCam-Mini的tCamViewiOS应用程序。它可以从AppStore下载并记录在我的网站上。我还编写了一个配套的桌面应用程序来查看和分析数据。它可以在Linux、MacOSX和Windows计算机上运行。功能tCam-Mini相机展示了Lepton的全部功能相机可以在Radiometric/TLLinear（每个像素包含温度数据）或AGC模式（每个像素中没有温度数据，但图像更好）下运行。简单的基于json的命令集，带有TCP/IP套接字通信。通过自定义应用程序与相机的接口变得非常简单。AP或STAWifi模式（静态或DHCP服务的IPV4地址）。单图像或流数据模式。控制相机发射率、增益和点测仪位置。桌面应用程序使您可以轻松使用相机并分析其中的数据。使用多个调色板显示图像或流。在保存辐射数据的文件中保存和加载图像或流，以供以后使用或供其他应用程序使用。两种文件格式：图像和视频（在github存储库中描述）。将图像导出为jpg、png或tiff文件。将当前图像复制到计算机的剪贴板。像素群体的直方图显示和分析。Spotmeter和多达四个附加标记，显示图像中各个点的温度。绘图功能可随时间绘制点计和标记数据。图形基线模式允许将温度与场景中的参考点进行比较（例如，将温度与黑体常数进行比较）。将图形数据导出为文本文件以供其他程序分析。打印图表（或在可以打印为PDF的计算机上创建PDF）。构建tCam-Mini我不建议在面包板上构建tCam-Mini，因为涉及的信号速率相当高（LeptonSPI总线为16MHz）。最好在如下所示的原型板上使用短的点对点接线来构建它。tCam-Mini需要使用ESP32WROVER模块，因为它具有相机用于大缓冲区的PSRAM芯片。大多数常见的ESP32开发板都基于WROOM模块。这些将不起作用，因为它们缺少PSRAM扩展存储器。如果您决定使用不同的ESP32开发板，请务必根据WROVER选择一个。接线图如下所示：小心轻子模块。它不仅是这款相机最昂贵的部分，而且相当精致。对镜头组件施加压力时要特别小心，因为它有一个小快门，它偶尔会在传感器前面移动，以便相机执行FFC（校准步骤）。我可以从个人经验告诉你，看着百叶窗组件分崩离析是一个非常令人沮丧的时刻......加载固件本文下方的github存储库链接中包含相机的ESP32IDF项目（源代码）。它还包含预编译的二进制文件，无需在您的计算机上安装IDF并编译代码我买的TTGO模块上有一个Revision1ESP32芯片。我正在为我的PCB设计使用Revision3ESP32芯片并为它们编译。但是，该代码不会在以前的版本芯片上运行。如果您知道您的TTGO模块上有Revision3ESP32芯片，那么您可以直接使用该目录中的固件。否则，您应该使用专门为“ESP32_v1_silicon”子目录中的Revision1芯片编译的固件。乐鑫提供了一个实用程序，用于使用预编译的二进制文件对ESP32进行编程。不过该实用程序仅适用于Windows，因此您也需要一台Windows计算机。请参阅代码中的自述文件以获取有关如何对ESP32进行编程的全套说明，包括一些有用的图片，但基本上您将执行以下步骤：在PC上的某个位置下载并解压缩Espressif实用程序。下载并存储您希望编程的预编译固件二进制文件。三个文件组成了一套完整的固件可供编程：bootloader.bin、partitions_singleapp.bin和tCam.bin。使用USB电缆将TTGOT7板连接到您的计算机，并确保它将相机视为串行端口（COM端口）。记下与相机关联的COM端口。您需要在实用程序中选择它。通过执行flash_download_tools_v3.6.8程序来启动Espressif实用程序。从提供的选项中选择ESP32下载工具。加载三个固件文件并告诉程序将它们存储在ESP32闪存中的哪个位置，以及设置编程参数、波特率和串口。对于TTGOT7，您将选择32Mbit(4MB)闪存大小。对ESP32进行编程。编程成功后（大约10-20秒）并且实用程序显示“完成”字样，然后您可以通过按TTGOT7板上的重置按钮（或拔下并重新插入USB电缆）重新启动相机。双色LED提供有用的状态。如果一切顺利，您应该会看到它首先短暂变为红色，然后是缓慢闪烁的黄色。这表明相机已成功启动并正在等待计算机连接到其Wifi。闪烁的红色图案表示故障-可能是连接到Lepton模块。此处记录了完整的模式集。此外，摄像机还通过其USB串行端口（115200波特）输出诊断信息。您可以使用coolterm、linuxscreen甚至Arduino串行监视器之类的实用程序来查看此信息。如果相机无法启动，请不要惊慌。应该是接线错误。仔细检查你的接线，确保有良好的焊点，没有短路等。电压表也可以用来探测轻子模块，以确保它通电。安装桌面应用程序桌面应用程序包含三个zip文件，一个用于它支持的每个平台。它是64位代码，因此不适用于32位环境。将应用程序解压缩到已知位置。您将通过双击解压缩文件夹中的应用程序二进制图标从该位置执行它。适用于Linux的tcam/tcam（您可能需要使文件可执行）OSX的tcam适用于Windows的tcam/tcam.exe我使用xojo开发环境构建应用程序。目前我还没有打包或签署应用程序以包含在各种计算机制造商的在线商店中，因此他们的内置安全性可能会弹出一个对话框，询问您是否信任此应用程序。对于MacOSX，您可能必须更改Security&PrivacySystemPreference以允许来自商店和开发人员的应用程序，在Windows上可能需要类似的授权。您可以在构建相机之前运行该应用程序。您可以加载一些示例图像和视频文件以了解其操作方式，甚至生成视频文件的图表（请务必在加载视频文件后在开始图表之前添加一些标记）。tCam-Mini板可以使用插入计算机或USB电源适配器/充电器的USB到USB-MicroB电缆供电。它需要具有至少500mA能力的5V电源（尽管该板通常在200-300mA电流消耗之间运行）。最初，tCam-Mini将像家庭路由器一样充当WiFi接入点(AP)，并以“tCam-Mini-XXXX”的形式发布SSID，其中“XXXX”是四个十六进制字符。您需要将计算机连接到此Wifi网络才能与tCam-Mini通话。在断开与现有家庭网络的连接之前，请务必下载、解压缩并安装配套的桌面应用程序。使用桌面应用程序，您可以稍后重新配置tCam-Mini以连接到您现有的Wifi网络，以便您的计算机可以与tCam-Mini和互联网通话。首先将计算机的Wifi连接到tCam-Mini。然后启动应用程序。单击应用程序工具栏上的首选项按钮。确保IP地址为“192.168.4.1”。这是相机的默认地址。单击摄像机IP地址旁边的刷新图标会在文本字段中填写计算机的当前网络，但最低有效八位字节设置为“1”。当摄像机已更改为在现有网络上运行时，这是最方便的，您只需更改最低八位字节以匹配摄像机。如果您进行任何更改，请点击应用。单击连接按钮。您应该会在状态行上显示与您的相机连接的更新作为奖励。现在拍张照片，除非你已经改变了调色板，否则它将是一个灰度图像。但是您可以随时更改调色板。恭喜，到这一步你已经成为了一名新手热像师。更多关于如何使用该应用程序的说明可以在下方仔细查看，你现在可以到处使用这个项目娱乐了。我猜你可能想要做的一件事是将您的相机放在您现有的家庭网络上，并为其提供一个静态IP地址，以便您始终知道如何连接到它。连接好相机后，点击工具栏上的设置按钮，在弹出的窗口中选择“Wifi/网络”选项卡。上面的窗口显示了将摄像机置于现有网络上的新配置。您将根据需要将您的实际值替换为此处显示为占位符的值。取消选中“相机是接入点”复选框。将您网络的SSID放在SSID文本字段中。将您的网络密码输入密码文本字段（单击眼睛图标查看）。确保启用相机WiFi复选框保持设置状态。[可选]在CameraClientStaticAddress文本字段中设置静态IP地址。如果您没有设置静态IP，那么相机将从您的wifi路由器获取DHCP服务的IP地址，您必须登录它或使用Fing等实用程序来确定相机的IP地址是什么。单击应用将立即使用新的Wifi参数设置摄像头，并尝试连接到您的网络。您需要将计算机重新连接到网络并再次打开“首选项”以设置摄像机的新IP地址。桌面应用程序存储首选项，因此您只需设置一次。如果您忘记了摄像头连接的网络或IP地址是什么，您可以通过按住按钮5秒以上将摄像头重置为出厂默认状态。LED将在执行重置时快速闪烁黄色。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：DanJulio，如涉及侵权，可联系删除。

通过本文接下来要介绍的这个项目，我想你再也不用担心家里的植物会干枯了。这个自动化的园丁永远不会忘记给你的植物浇水并提供人造阳光。介绍随着我们的生活如此忙碌，有时很容易忘记关注你口渴的室内植物，直到为时已晚，只剩下一团枯叶。我们不会不断更换这些植物，而是向您展示如何制作一个紧凑的、自动化的、由RaspberryPi驱动的园丁来浇灌和点亮您的植物。这位园丁的记忆力无可​​挑剔，永远不会忘记给你的植物浇水。连接电子设备第1步我们首先为园丁连接电子设备。该项目由RaspberryPiZeroW控制。您不需要为该项目安装wifi，因为代码运行在调度程序之外，但您也可以通过连接到智能手机IoT应用程序（如Blynk）来扩展功能。电子设备连接到我们为该项目设计的3D打印外壳上。两半都是用PLA打印出来的，并且有足够的空间来隐藏额外的接线。第2步为了给12v泵供电，我们尝试使用连接到RaspberryPi上的5v输入的12v升压适配器。但是，我们注意到我们的RaspberryPi电源无法输出足够的电流让泵电机运行。我们决定将12v升压适配器换成外部12v开关电源。您也可以使用12v电池组或12v壁式适配器。它需要在12v时输出约3A。第3步接下来，将USB连接器从生长灯的末端移除，露出5v电源线和地线。红线直接焊接到RaspberryPi上的5v输出引脚。第4步生长灯的地线焊接到我们其中一个N沟道MOSFET的漏极（中间）引脚。源（右）引脚连接到RaspberryPi上的地，栅极（左）引脚作为信号线连接到Pi上的GPIO引脚20。运行时，将GPIO引脚20拉高将打开此配置中的灯。第5步两根电线焊接到泵电机上的连接器上。然后将电机插入泵的槽中，电线穿过后面的一个小开口。其中一根电线直接连接到12v电源。第6步我们为具有类似配置的泵添加了N沟道MOSFET。12v电源地线直接连接到RaspberryPi上的接地引脚。排水管：泵的接地线。来源：RaspberryPin上的接地引脚。门：RaspberryPi上的GPIO引脚12。连接焊接电子设备后，我们将松散的电线塞入外壳背面的开口中。外壳背面有几个孔，可用于将两个M3螺栓穿过以连接RaspberryPi。两个M2.5螺栓也用于将泵固定在外壳侧面。箱子有一个小切口，用于5v生长灯的杆。4个M4螺栓用于连接外壳的两半，以便它们将阀杆夹在中间并将外壳固定在灯的一半左右。运行代码在本文下方下载代码​​。cdAutomated-Gardener第1步用vim打开文件apt-getinstallvimvimgardener.py第2步按“i”进行编辑。如果您的信号线连接到RaspberryPi上的不同引脚，请修改引脚变量。LIGHT_PIN=20PUMP_PIN=12第3步如果向下滚动到底部，您可以看到计划的设置位置：#Turnwateronevery30minutesfor10secondsschedule.every(30).minutes.do(threaded,water,forLength=10)#Otherschedulingexamples#schedule.every().hour.do(threaded,light,forLength=300)#schedule.every().day.at("10:30").do(threaded,light,action=GardenerAction.turnOn)#schedule.every().day.at("12:30").do(threaded,light,action=GardenerAction.turnOff)#schedule.every().monday.do(threaded,water,forLength=30)#schedule.every().wednesday.at("13:15").do(threaded,light,forLength=30)schedule.every(30).minutes.do(threaded,water,forLength=10)每30分钟打开泵10秒。要更改计划，您可以取消注释一些计划示例，方法是删除#行首的并更改时间/日期。例如，如果我想在星期三下午2:00开灯30分钟，我会写：schedule.every().wednesday.at("14:00").do(threaded,light,forLength=1800)第4步修改完gardener文件后，按esc退出编辑模式，然后:wq保存退出。在启动程序之前安装几个依赖项。sudopipinstallschedulesudopipinstallrpi.gpio运行程序。pythongardener.py第5步按control-c退出。通过运行获取当前工作目录：pwd第6步复制路径，然后打开rc.localsudovim/etc/rc.local按i。在之前exit0，添加：python/gardener.py&按esc然后:wq!保存并退出。当您重新启动PI时，程序应该会启动！连接泵管测试代码后，我们用灯夹将园丁连接到花盆上。我们的园丁把它贴在水盘上，但你也可以把它贴在花盆的边缘。切割两个硅管并将其连接到现有的管蠕动泵上。右边的一个放在靠近花盆的一杯水里，另一个放在植物的底部附近，因为我们的泵是从右向左流动的。您可能需要打开泵以确定水的流向。最后，确保插入RaspberryPi，打开12v电源，然后打开生长灯。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：HackerShack，如涉及侵权，可联系删除。

该项目的目标是帮助残障人士。对于那些不能走路的人来说，它基本上会很有帮助。介绍这是一个简单的智能轮椅原型。轮椅是多功能的，人们可以将这款轮椅用于各种目的。这把椅子可以用作恐慌警报。如果使用者需要即时帮助，他/她可以按下紧急警报按钮，以便有人可以立即帮助他/她。这辆轮椅也有一个LED灯。因此，当周围光线不足时，任何人都可以在附近走动。最后并且最重要的一点是，这款轮椅还可以自动识别障碍物，并决定沿着无障碍路径行驶。所需设备ArduinoUNO电机驱动器（型号：L298N）蓝牙模块（型号：HC-05）超声波传感器（型号：HC-SR04）直流电机锂电池(1000mAh)面包板引领按钮开关（开/关）蜂鸣器跳线（公对公|公对母|母对母）连接A)MotorDrivertoArduinoIN1到数字引脚8IN2到数字引脚9IN3到数字引脚10IN4到数字引脚11+12V至锂电池正极引线GND到锂电池负极引线+5V至VIN(Arduino)B)BluetoothModuletoArduino+5V(Arduino)至+5V(蓝牙)GND(Arduino)到GND(蓝牙)RX(Arduino)到TX(蓝牙)TX(Arduino)到RX(蓝牙)C)UltrasonicSensortoArduino触发引脚到数字引脚12回声引脚到数字引脚13触发引脚到数字引脚7回声引脚到数字引脚6VCC至5V地到地D)OtherConnectionsLED灯（阳极）到数字引脚5（Arduino）蜂鸣器（正极）到数字引脚4（Arduino）按钮（正极）到数字引脚3（Arduino）蓝牙应用GooglePlay商店链接应用下载链接：https://play.google.com/store/apps/details?id=com.keuwl.arduinobluetooth蓝牙应用设置Step-1首先从GooglePlay商店下载该应用程序。上面的（蓝牙应用GooglePlay商店链接）部分给出了应用程序的链接。Step-2为您的轮椅控件编辑新面板Step-3现在单击“连接”按钮并选择“蓝牙经典”选项，然后单击“下一步”按钮建立蓝牙连接。Step-4应用程序与“HC-05蓝牙模块”配对后，点击“完成”按钮。最后单击“运行”按钮开始使用此应用程序。重要说明在Arduino上上传代码期间，我们需要从Arduino下拉RX和TX连接。锂电池是非常强大的电池。因此，请确保每个连接都完全正常。连接示意图：本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：KhaledMd.Saifullah，如涉及侵权，可联系删除。

该探测器利用Python的强大功能，测量并记录用户体温背景没有人能预测新冠的爆发，无论你是高级生物化学家还是业余黑客。使用我们手头的技能，我们必须尽我们所能提供帮助。我的帮助目标是在这个项目中实现的，我使用Arduino和Python来测量和记录进入大楼的员工和学生的温度。随着我们的情况继续发展，随着经济缓慢开放，我们需要一种有效且实用的方法来确保进入大楼的人不会感染这种致命病毒。在帮助救治接诊过程中，其实医护人员感染这种疾病的风险最高，医院需要一个设备来监测他们每次离开或进入大楼时的体温。如下图所示，近1、556、930名注册护士受到COVID-19的影响。当学校和办公楼重新开放时，需要有一种方法来防止一个人将新冠传播给其他所有人。学生和工人可以检查并记录他们的体温，这对他们和学校及公司都有好处。当护士来时，他或她将能够清楚地查看和分析不同学生或员工的体温，并给出他们的姓名。该名称将从他们的特定PIN中读取。在现在和新冠后的未来，我的发明或许将有助于控制病毒。必须做点什么，我们的爱好者可以做出贡献。这个创新的想法可以用来战胜这种病毒，因为这是一盘棋，我们的国王不能倒下，我们也不能输。总之，我的灵感是读取用户的密码并从输入中确定他或她的姓名，使用MLX90614非接触式温度计测量用户的温度并将其与他或她的姓名相关联。最后，将记录数据以供卫生专业人员审查，从而在当前和未来的医院大楼、学校和办公楼等地方控制病毒。第一步：克隆存储库克隆存储库，请阅读并遵循使用命令行克隆存储库部分。注意：进一步了解Git存储库及其用途，请阅读超链接：https://www.geeksforgeeks.org/what-is-a-git-repository/第二步：获取材料对于这个项目，您将需要一些主要组件，例如MLX90614非接触式温度计、键盘、LCD、Cerberus线、ArduinoDue和SparkFunRedBoard/ArduinoUno。完整的组件列表可以在上面或我的存储库中访问/COVIDdetector/Index_of_Materials，然后是适合您计算机的指定格式。第三步：工作流程图当您阅读本文时，请按照下面的图表完成每个步骤第四步：构建电路在GitHub存储库中，转到/COVIDdetector/images/circuits/，然后使用Fritzing查看circuit.fzz.您还可以查看以下文件：注意：在Fritzing电路图中，如果按照与上述完全相同的方式放置，MLX90614的旋钮应朝下第5步：编译和运行代码编译和运行代码有几个简单的步骤：导航到工具>库管理器为AdaFruit的MLX90614安装AdaFruit库如果您还没有Wire.h，请安装它由MarkStanley、AlexanderBrevig安装Keypad.h安装由Arduino、Adafruit内置的LiquidCrystal.h通过在终端中键入来安装PySerialpipinstallpyserial打开ArduinoIDE并运行COVIDdetectorA.ino打开一个新的Arduino实例在Mac上，按照本教程在Windows上，执行ArduinoIDE的两个单独安装在ArduinoIDE的第二个实例中，运行IR_therm_test_adafruit.ino最后，在终端运行pythonCOVIDdetectorS.py您应该看到您的record_sheet.csv正在更新！,"name,temp",DateTime0,"Pyara,96.",2020-05-2716:19:371,"Raunak,98.",2020-05-2716:20:322,"Jasmeen,97.",2020-05-2716:21:413,"Mandeep,99.",2020-05-2716:22:61这是从csv导出的温度记录图：第6步：完成及拓展！作为一个额外的挑战，你可以尝试在COVIDdetectorA.ino的PIN系统中实现您自己的名字，并尝试了解python脚本的工作原理。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：RaunakSingh，如涉及侵权，可联系删除。

获取温度、湿度和压力，并通过互联网显示；一切都由太阳提供动力。背景对于我的第一个IoT项目，我想构建一个气象站并将数据发送到data.sparkfun.com。小更正：当我决定在Sparkfun开设账户时，他们不接受更多的连接，所以我选择了另一个物联网数据收集器thingpeak.com。地点该系统将放置在我的阳台上，并将检索温度、湿度和气压。构建本项目选用的微控制器是DFRobot提供的FireBeetleESP32IOT微控制器。请查看DFRobotwiki页面以获取有关此微控制器以及如何使用ArduinoIDE上传代码的更多信息。传感器所有物理参数均由BME280传感器给出。电源要将系统完全“无线化”，所需的电源由两块6V太阳能电池板提供，可提供2W的功率。电池将并联。然后将产生的能量存储在容量为+/-1000mAh的3.7V聚合物锂离子电池中。DFRobot的SolarLipoCharger模块将负责能源管理。成分连接组件FireBeetleESP32IOT微控制器由3.7V电池供电，该电池连接到电池输入端口中的太阳能锂电池充电器。太阳能电池连接在PWRIn端口中。FireBeetleESP32IOT微控制器的Vcc和GND端口连接到SolarLipo充电器的Vout端口。BME280电源由FireBeetleESP32IOT微控制器中的3.3V端口供电。通信通过I2C线路(SDA/SCL)完成。为了修复盒子中的所有组件，我使用了穿孔板、一些接头和电线。基本思想是这样的：最后的样子：对于太阳能电池，我只是用热胶将它们固定在盒子的顶盖上。由于盒子本身已经有洞，所以不需要再凿更多。一切都已安装并准备安装。代码为了让您使用我的代码，需要进行一些更改：第一个是定义您的wifi网络名称和密码。第二个是从Thingspeak.com获取API密钥。我将在下面解释。如果您愿意，您也可以定义一个新的睡眠间隔。Thingspeak.com如果您没有Thingspeak帐户，则需要访问www.thingspeak.com并自行注册。验证您的电子邮件后，您可以转到频道并创建一个新频道。添加要上传的变量。对于这个项目，温度、湿度和压力。向下滚动并按“保存频道”。在此之后，您可以单击APIKeys。并检索API写入密钥。然后将其添加到您的代码文件中。如果一切正常，您的气象站可以开始向您的频道发送数据。结论及拓展在我的项目最后，我将一如既往地为未来的改进留出空间，这并没有什么不同。在开发过程中，我开始关注系统的能耗。我已经让ESP32和BME280进入睡眠状态，即便如此，我的耗电量也只有2mA左右。由于BME280负责这个，我可能需要一个开关在睡眠模式下完全关闭模块。另一个有趣的功能是检索电池电压。在对ESP32的一些内部功能进行了一些调查和测试后，没有任何效果。所以我可能会添加一个分压器并将其连接到模拟输入并直接读取电压。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：HugoGomes，如涉及侵权，可联系删除。

连接鸟类喂食器的概念，能够在种子罐空了时发出警报并分析鸟类对它的使用。背景根据CNRS的一项研究，鸟类数量正在下降。这对生物多样性和生态系统来说是一个巨大的问题。这就是为什么帮助鸟类种群并收集有关其习惯和环境的数据很重要的原因。我们项目的主要目标是在寒冷的冬天为鸟类提供一些帮助来养活自己。鸟儿一天中的大部分时间都在寻找食物，尤其是为了抵御寒冷。这并不容易！他们的能量需要保持体温，在食物资源减少的同时增加。借助Sigfox技术，智能喂鸟器可以成为一种解决方案，该技术每小时发送一次信息。我们可以知道环境温度，喂食器中的种子数量，以及鸟类使用喂食器的统计数据。智能喂鸟器可以放置在私人花园以及公园或自然保护区中。技术细节我们的喂食器提供它的位置、温度、种子的存在和鸟类使用的统计数据。通讯模块出于本项目的目的，我们使用ArduinoMKRFOX1200模块。该模块是一个集成了Sigfox通信模块和温度传感器的Arduino电子平台。借助Sigfox技术，可以以足够的精度定位馈线。位置功能对于我们的项目了解馈线的位置很重要。位置提供管理一组馈线的能力，并具有填充空馈线的警报。此外，它可以为评估鸟类种群提供宝贵的信息。温度还将建立喂食器使用和气候条件之间的联系。传感器超声波传感器超声波传感器将评估进料器的影响。有了这个传感器，我们可以评估鸡只对喂食器的使用情况。当它们吃东西时，鸟儿就在传感器前面。传感器定期测量以检测鸟类的存在。LED和光敏电阻LED和光敏电阻可以让我们知道馈线是否为空。LED和光敏电阻放置在种子流动的进料器的对面。如果光敏电阻检测到LED的光，则馈线是空的。温度传感器温度传感器嵌入在MKRFOX1200中。它提供有关馈线安装环境的信息。位置传感器或GPS为了降低馈线的成本，我们使用了Sigfox技术的定位功能。也可以通过使用GPS模块进行更准确的定位。馈线说明喂食器使用Fusion360建模并使用3D打印机打印。它由以下部分组成：一个罐子，它是一个汽水瓶，被环包围以使其适应进料器结构（图中的黑色部分）。主要喂食器部分，有两个鸟类栖息地。几个孔允许放置传感器并通过电线。（图中绿色）安装距离传感器的盒子，安装在栖木的前面（图中橙色）用于封闭传感器种子系统的盒子，安装在喂料器的侧面（图中的蓝色）一个用于封装sigfox通信模块的盒子，位于馈线下方（图中黄色）电子方案馈线有两个侧面。在下图中，您有一个带有两侧的面包板（一个在顶部，一个在底部）。距离传感器用于检测鸟类的存在。LED和光敏电阻用于检测种子的存在，如前所述：LED产生光，由光敏电阻检测。如果馈线已满，种子会阻止光到达光敏电阻。如果馈线是空的，光会激活光敏电阻。沟通原则我们使用Sigfox进行通信。我们不需要一直发送数据。为了节省电量，我们每小时只发送一个报告，数据大小只有4个字节。有具体信息的反馈就足够了。我们可以有很多喂食器。由于Sigfox网络的远程能力，我们可以创建一个非常大的馈线网络。每个馈线都使用Sigfox发送数据。在Sigfox后端，我们将信息重定向到我们的服务器。我们的服务器包含一个数据库和一个网站来监控我们的馈线。界面该接口可在此地址获得http://grit.esiee-amiens.fr:8069/birdfeeder/layouts/index.php我们目前只有一个喂鸟器，但可以添加许多其他喂鸟器。该接口可以支持并且已经设置为接收来自其他馈线的附加信息。我们有一张地图，可以定位所有的喂鸟器。我们可以单击一个图钉来查看有关馈线的信息。有种子水平、鸟类数量、温度，以及该饲养者最近24次报告的图表：我们还有一个包含所有馈线及其信息的列表。这是每个馈线的最新报告：可能发展的额外功能在项目的发展过程中你还可以添加许多需要的额外功能我们可以添加一块太阳能电池板，使馈线更加自主和尊重环境。我们还可以在给料机的支持中添加其他光传感器，以提高种子水平读数的准确性。有些鸟可能有识别芯片（例如RFID）。向喂食器添加芯片阅读器将使我们能够跟踪鸟类并跟踪它们的活动。结论将这个项目付诸实施让我们看到了Sigfox技术改善我们与自然和环境的关系的所有可能性。除了技术，这个项目让我们意识到我们生态系统的脆弱性。让我们希望它会带来真正的改变。我们用我们的智能喂鸟器做了一些测试。我们的原型已经很实用了。这对我们的团队来说非常令人满意。这个项目可以改进，我们将在不久的将来继续努力。在这个项目中获得的技能可以在许多其他项目中重复使用。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：MaakniKahina，如涉及侵权，可联系删除。

概述帕金森病是一种影响运动的进行性神经系统疾病。症状逐渐开始，有时仅从一只手几乎不明显的震颤开始。震颤很常见，但这种疾病通常也会导致僵硬或运动减慢。在帕金森病的早期阶段，您的面部可能很少或没有表情。走路时手臂可能不会摆动。您的讲话可能会变得柔和或含糊不清。随着您的病情随着时间的推移，帕金森病的症状会恶化。尽管帕金森病无法完全治愈，但药物可能会显着改善您的症状。有时，您的医生可能会建议您进行手术以调节您大脑的某些区域并改善您的症状。症状帕金森病的体征和症状可能因人而异。早期迹象可能是轻微的并且被忽视。症状通常从您身体的一侧开始，并且通常在该侧持续恶化，即使在症状开始影响两侧之后也是如此。帕金森氏症的体征和症状可能包括：震颤。震颤或颤抖通常始于肢体，通常是您的手或手指。您可能会来回摩擦拇指和食指，称为滚丸震颤。你的手在休息时可能会颤抖。运动缓慢（运动迟缓）。随着时间的推移，帕金森病可能会减慢您的运动速度，使简单的任务变得困难且耗时。当您走路时，您的步数可能会变短。可能很难从椅子上站起来。当你试图走路时，你可能会拖着脚。僵硬的肌肉。肌肉僵硬可能发生在身体的任何部位。僵硬的肌肉可能会疼痛并限制您的运动范围。姿势和平衡受损。您的姿势可能会变得弯腰，或者您可能因帕金森病而出现平衡问题。失去自动运动。您可能无法进行无意识运动，包括走路时眨眼、微笑或摆动手臂。言语变化。说话前你可能会轻声、快速、含糊或犹豫。你的演讲可能更单调，而不是通常的变化。写作变化。它可能会变得难以书写，并且您的文字可能会显得很小。项目我们项目的目标是能够了解通过使用现成组件构建类似项目可以累积的系统动态和倾向。最初的设计理念我们很早就意识到这将是一个具有挑战性的项目，并将带领团队进入我们拥有工作知识的运动控制、物理和3D数学领域，而这个项目帮助我们将理论付诸实践。预计该设计将被握在手中，并能够帮助消除人手感觉到的任何颤抖，从而提供水平和稳定原型末端握住的勺子的能力。很明显，如果需要，我们必须使用某种传感器来测量倾斜、加速度、相对和绝对值。幸运的是，Invensense的MPU6050是我们过去使用过的一个模块，并且相信它将为我们提供我们希望拥有的动态响应（测量速度）。我们需要能够足够快、足够准确地移动勺子，这些具有相当快的响应并且可以提供良好的扭矩。构建项目的步骤几天后，我们已经能够首先计算出MPU6050传感器的值，并使用两个伺服电机（其轴正交放置）和几张3D打印件构建了一个定制的两轴旋转系统。展望未来我们对速度和响应的一些假设与我们实际看到的很接近，有一些可能可以加之优化的方法有待我们去探索：使用PCB上的ATtiny/ATmega328裸骨，手动布线，使原型更小更紧密地固定伺服系统放一块18650电池运行项目本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：RupinChheda，如涉及侵权，可联系删除。

所有知识领域，如科学、人类或生物，都有各自的重要性。因此，负责传授知识的老师必须牢记他的使命是多么重要。在教育机器人的教学中也必须考虑到这一点，因为对于希望达到的每个年龄组，都需要使用适当的工具和方法。教育机器人可以触及和解决各种主题，将它们与我们在学校学习的概念交织在一起。举一个例子，像是我们学习字母表的元音。通过一些电子设备，可以鼓励和激发元音的学习，从而接触到处于这个学习阶段的孩子的听众，从而使学习变得更有活力和乐趣。通过这种方式，可以将简单机器人的组装与各自的控制相结合，使用一些电子设备，如超声波传感器、液晶显示器和一些按钮。由于原型将是一个教学模型，理想的情况是使用Arduino开发平台来控制其操作。图1展示了使用一些电子设备的教育机器人原型。在这个教育机器人的开发中，使用了一个超声波传感器、一个LCD显示器、5个按钮、一个2极跷跷板开关和Arduinouno。在这种情况下，Arduino将负责触发与用户按下按钮的字母相对应的声音，然后将其直观地显示在LCD显示器上。因此，通过本文，您将学习：了解使用HC-SR04超声波传感器、16x2LCD显示屏、Kcd1-1012极跷跷板键（开-关）按钮和ArduinoUno的教育机器人的结构分析机器人机箱机械结构通过螺钉、螺母和配件的固定方式了解机器人结构各部分对整个项目的重要性了解教育机器人的工作逻辑现在，我们将开始完整介绍教育机器人项目的开发。项目开发方法论该项目包括展示一个使用超声波传感器的教学机器人，以及其机械结构的组装。该项目基本上由一个类似于盒子的物理结构（即机器人的身体）和一个控件组成。机器人体内有arduino、超声波传感器和负责通知用户按下的字母的音箱。控制负责检测输入的字母并将信号发送到Arduino。图2展示了机器人的内部区域：在内部结构中可以观察到Arduino和机器人身体背面的跷跷板开关，已经在控制中，因为它将通过连接发送信号到arduino，它只有电线的空间。M3螺母和螺钉尺寸的配件设计用于固定结构M3螺钉具有此类项目的理想尺寸，因为高于或低于该尺寸的尺寸可能会不必要地增加原型的重量，或者使其更易碎。图3显示了机器人的内表面和上表面：机器人的脖子上有一个结构，可以让它的头部绕轴旋转。该结构由连接到机器人上表面的内部区域的圆形部分形成。然后，在上表面上模拟另一个圆形部件，但有一个小间隙，以促进其围绕自身轴的位移。最后，在相关表面的上部区域还有另一个圆形块。最后，颈部通过两个螺钉固定在旋转框架上。这些部件的组合使机器人的脖子可以移动。图4展示了所描述的机制：机器人有一些浮雕细节，给人以备件的外观，给人以机器人零件的印象。图5说明了这些部件在机器人外表面上的布置：机器人控制基本上由一个16x2LCD显示屏和5个按钮组成。它还有代表每个按钮的5个字母。每个元音字母都有一个按钮，当用户按下相应的按钮时，信号将被发送到arduinouno，显示屏会指示输入的字母，让学习机器人和元音变得更加容易。图6展示了教育机器人控制：教育机器人的面部基本上由三部分组成：超声波传感器所在的区域，与第一部分相关的用于分离电线且不暴露的区域，以及第三部分，即覆盖物。头部的后部区域。前两个有一些额外的层来增加厚度（这些层可以使用胶水连接），并且它们都通过连接它们的M3螺钉连接。除了这些，机器人的面部还有轮廓和眉毛，让面部更加友好。图7展示了教育机器人的面部：对于超声波传感器的固定，建模了一个结构以将其固定在机器人前面，如上图所示，它将通过传感器本身的4个标准螺钉及其各自的螺母连接。图8说明了超声波传感器在教育机器人上的位置：放置超声波传感器的目的是根据用户的存在做出反应。面部和眉毛的轮廓都被塑造成突出教育机器人的表情。Arduino主要负责两个目的：处理来自超声波传感器和按钮的信号，并进行必要的设置以将信号发送到LCD显示器和再现字母的声音。Arduino位于机器人的内部后部区域，以便于开发编程及其可能的更改，只需要安装电源线和USB通信。在arduino连接旁边，还放置了一个跷跷板开关，用于为电路供电和断电。图9说明了教育机器人上arduino和跷跷板连接的位置：图10以渲染图像中主要部件的分解透视图说明了教育机器人的整个结构：接下来，我们看看项目的编程逻辑：项目编程逻辑在下文中，我将逐步解释构建这个有趣的儿童游戏的逻辑：#include#defineARDUINO_RX5//shouldconnecttoTXoftheSerialMP3Playermodule#defineARDUINO_TX6//connecttoRXofthemoduleSoftwareSerialmp3(ARDUINO_RX,ARDUINO_TX);staticint8_tSend_buf[8]={0};//BufferforSendcommands.//BETTERLOCALLYstaticuint8_tansbuf[10]={0};//Bufferfortheanswers.//BETTERLOCALLYStringmp3Answer;//AnswerfromtheMP3.Stringsanswer(void);Stringsbyte2hex(uint8_tb);/************Commandbyte**************************/#defineCMD_NEXT_SONG0X01//Playnextsong.#defineCMD_PREV_SONG0X02//Playprevioussong.#defineCMD_PLAY_W_INDEX0X03#defineCMD_VOLUME_UP0X04#defineCMD_VOLUME_DOWN0X05#defineCMD_SET_VOLUME0X06#defineCMD_SNG_CYCL_PLAY0X08//SingleCyclePlay.#defineCMD_SEL_DEV0X09#defineCMD_SLEEP_MODE0X0A#defineCMD_WAKE_UP0X0B#defineCMD_RESET0X0C#defineCMD_PLAY0X0D#defineCMD_PAUSE0X0E#defineCMD_PLAY_FOLDER_FILE0X0F#defineCMD_STOP_PLAY0X16//Stopplayingcontinuously.#defineCMD_FOLDER_CYCLE0X17#defineCMD_SHUFFLE_PLAY0x18//#defineCMD_SET_SNGL_CYCL0X19//Setsinglecycle.#defineCMD_SET_DAC0X1A#defineDAC_ON0X00#defineDAC_OFF0X01#defineCMD_PLAY_W_VOL0X22#defineCMD_PLAYING_N0x4C#defineCMD_QUERY_STATUS0x42#defineCMD_QUERY_VOLUME0x43#defineCMD_QUERY_FLDR_TRACKS0x4e#defineCMD_QUERY_TOT_TRACKS0x48#defineCMD_QUERY_FLDR_COUNT0x4f/************Opitons**************************/#defineDEV_TF0X02/*********************************************************************/intnumero;byteestado;bytebuzzer=2;bytepin=0;byteSortNumber=0;boolbutton=0;voidsetup(){Serial.begin(9600);mp3.begin(9600);delay(500);for(pin=8;pin{pinMode(pin,INPUT);}sendCommand(CMD_SEL_DEV,0,DEV_TF);delay(500);}voidloop(){pin=8;randomSeed(analogRead(A0));numero=random(8,12);SortNumber=numero;numero=numero-7;Serial.println(numero);sendCommand(0x03,0,numero);delay(1000);do{button=digitalRead(pin);Serial.println(button);pin++;if(pin>13){pin=8;}Serial.println("Varrendo...");Serial.println(pin);//delay(1000);}while(button!=1);Serial.println("Saiu...");if(button==1&&(pin-1)!=SortNumber){sendCommand(0x03,0,6);delay(3000);}if(button==1&&(pin-1)==SortNumber){sendCommand(0x03,0,7);delay(3000);}//Checkfortheanswer.if(mp3.available()){Serial.println(decodeMP3Answer());}delay(100);//Serial.println("Tocandomusica...");}/********************************************************************************//*FunctionsendMP3Command:seekfora'c'commandandsendittoMP3*//*Parameter:c.CodefortheMP3Command,'h'forhelp.*//*Return:void*/voidsendMP3Command(charc){switch(c){case'?':case'h':Serial.println("HELP");Serial.println("p=Play");Serial.println("P=Pause");Serial.println(">=Next");Serial.println("Serial.println("s=StopPlay");Serial.println("+=VolumeUP");Serial.println("-=VolumeDOWN");Serial.println("c=Querycurrentfile");Serial.println("q=Querystatus");Serial.println("v=Queryvolume");Serial.println("x=Queryfoldercount");Serial.println("t=Querytotalfilecount");Serial.println("f=Playfolder1.");Serial.println("S=Sleep");Serial.println("W=Wakeup");Serial.println("r=Reset");break;case'p':Serial.println("Play");sendCommand(CMD_PLAY);break;case'P':Serial.println("Pause");sendCommand(CMD_PAUSE);break;case'>':Serial.println("Next");sendCommand(CMD_NEXT_SONG);sendCommand(CMD_PLAYING_N);//askforthenumberoffileisplayingbreak;case'Serial.println("Previous");sendCommand(CMD_PREV_SONG);sendCommand(CMD_PLAYING_N);//askforthenumberoffileisplayingbreak;case's':Serial.println("StopPlay");sendCommand(CMD_STOP_PLAY);break;case'+':Serial.println("VolumeUp");sendCommand(CMD_VOLUME_UP);break;case'-':Serial.println("VolumeDown");sendCommand(CMD_VOLUME_DOWN);break;case'c':Serial.println("Querycurrentfile");sendCommand(CMD_PLAYING_N);break;case'q':Serial.println("Querystatus");sendCommand(CMD_QUERY_STATUS);break;case'v':Serial.println("Queryvolume");sendCommand(CMD_QUERY_VOLUME);break;case'x':Serial.println("Queryfoldercount");sendCommand(CMD_QUERY_FLDR_COUNT);break;case't':Serial.println("Querytotalfilecount");sendCommand(CMD_QUERY_TOT_TRACKS);break;case'f':Serial.println("Playingfolder1");sendCommand(CMD_FOLDER_CYCLE,1,0);break;case'S':Serial.println("Sleep");sendCommand(CMD_SLEEP_MODE);break;case'W':Serial.println("Wakeup");sendCommand(CMD_WAKE_UP);break;case'r':Serial.println("Reset");sendCommand(CMD_RESET);break;}}/********************************************************************************//*FunctiondecodeMP3Answer:DecodeMP3answer.*//*Parameter:-void*//*Return:The*/StringdecodeMP3Answer(){StringdecodedMP3Answer="";decodedMP3Answer+=sanswer();switch(ansbuf[3]){case0x3A:decodedMP3Answer+="->Memorycardinserted.";break;case0x3D:decodedMP3Answer+="->Completedplaynum"+String(ansbuf[6],DEC);//sendCommand(CMD_NEXT_SONG);//sendCommand(CMD_PLAYING_N);//askforthenumberoffileisplayingbreak;case0x40:decodedMP3Answer+="->Error";break;case0x41:decodedMP3Answer+="->Datarecivedcorrectly.";break;case0x42:decodedMP3Answer+="->Statusplaying:"+String(ansbuf[6],DEC);break;case0x48:decodedMP3Answer+="->Filecount:"+String(ansbuf[6],DEC);break;case0x4C:decodedMP3Answer+="->Playing:"+String(ansbuf[6],DEC);break;case0x4E:decodedMP3Answer+="->Folderfilecount:"+String(ansbuf[6],DEC);break;case0x4F:decodedMP3Answer+="->Foldercount:"+String(ansbuf[6],DEC);break;}returndecodedMP3Answer;}/********************************************************************************//*Function:SendcommandtotheMP3*//*Parameter:bytecommand*//*Parameter:bytedat1parameterforthecommand*//*Parameter:bytedat2parameterforthecommand*/voidsendCommand(bytecommand){sendCommand(command,0,0);}voidsendCommand(bytecommand,bytedat1,bytedat2){delay(20);Send_buf[0]=0x7E;//Send_buf[1]=0xFF;//Send_buf[2]=0x06;//LenSend_buf[3]=command;//Send_buf[4]=0x01;//0x00NO,0x01feedbackSend_buf[5]=dat1;//datahSend_buf[6]=dat2;//datalSend_buf[7]=0xEF;//Serial.print("Sending:");for(uint8_ti=0;i{mp3.write(Send_buf[i]);Serial.print(sbyte2hex(Send_buf[i]));}Serial.println();}/********************************************************************************//*Function:sbyte2hex.ReturnsabytedatainHEXformat.*//*Parameter:-uint8_tb.BytetoconverttoHEX.*//*Return:String*/Stringsbyte2hex(uint8_tb){Stringshex;shex="0X";if(bshex+=String(b,HEX);shex+="";returnshex;}/********************************************************************************//*Function:shex2int.ReturnsaintfromanHEXstring.*//*Parameter:s.char*stoconverttoHEX.*//*Parameter:n.char*s'length.*//*Return:int*/intshex2int(char*s,intn){intr=0;for(inti=0;iif(s[i]>='0'&&s[i]r*=16;r+=s[i]-'0';}elseif(s[i]>='A'&&s[i]r*=16;r+=(s[i]-'A')+10;}}returnr;}/********************************************************************************//*Function:sanswer.ReturnsaStringanswerfrommp3UARTmodule.*//*Parameter:-uint8_tb.void.*//*Return:String.Iftheansweriswellformatedanswer.*/Stringsanswer(void){uint8_ti=0;Stringmp3answer="";//Getonly10Byteswhile(mp3.available()&&(i{uint8_tb=mp3.read();ansbuf[i]=b;i++;mp3answer+=sbyte2hex(b);}//iftheanswerformatiscorrect.if((ansbuf[0]==0x7E)&&(ansbuf[9]==0xEF)){returnmp3answer;}return"???:"+mp3answer;}首先，我们定义了YX5300模块的所有程序变量和访问寄存器地址。#include#defineARDUINO_RX5//shouldconnecttoTXoftheSerialMP3Playermodule#defineARDUINO_TX6//connecttoRXofthemoduleSoftwareSerialmp3(ARDUINO_RX,ARDUINO_TX);staticint8_tSend_buf[8]={0};//BufferforSendcommands.//BETTERLOCALLYstaticuint8_tansbuf[10]={0};//Bufferfortheanswers.//BETTERLOCALLYStringmp3Answer;//AnswerfromtheMP3.Stringsanswer(void);Stringsbyte2hex(uint8_tb);/************Commandbyte**************************/#defineCMD_NEXT_SONG0X01//Playnextsong.#defineCMD_PREV_SONG0X02//Playprevioussong.#defineCMD_PLAY_W_INDEX0X03#defineCMD_VOLUME_UP0X04#defineCMD_VOLUME_DOWN0X05#defineCMD_SET_VOLUME0X06#defineCMD_SNG_CYCL_PLAY0X08//SingleCyclePlay.#defineCMD_SEL_DEV0X09#defineCMD_SLEEP_MODE0X0A#defineCMD_WAKE_UP0X0B#defineCMD_RESET0X0C#defineCMD_PLAY0X0D#defineCMD_PAUSE0X0E#defineCMD_PLAY_FOLDER_FILE0X0F#defineCMD_STOP_PLAY0X16//Stopplayingcontinuously.#defineCMD_FOLDER_CYCLE0X17#defineCMD_SHUFFLE_PLAY0x18//#defineCMD_SET_SNGL_CYCL0X19//Setsinglecycle.#defineCMD_SET_DAC0X1A#defineDAC_ON0X00#defineDAC_OFF0X01#defineCMD_PLAY_W_VOL0X22#defineCMD_PLAYING_N0x4C#defineCMD_QUERY_STATUS0x42#defineCMD_QUERY_VOLUME0x43#defineCMD_QUERY_FLDR_TRACKS0x4e#defineCMD_QUERY_TOT_TRACKS0x48#defineCMD_QUERY_FLDR_COUNT0x4f/************Opitons**************************/#defineDEV_TF0X02/*********************************************************************/intnumero;byteestado;bytebuzzer=2;bytepin=0;byteSortNumber=0;boolbutton=0;这些寄存器地址用于配置模块的操作。例如，请参阅下面的此注册地址。#defineCMD_PLAY_W_INDEX0X03地址0x03使用名称CMD_PLAY_W_INDEX定义。用于从其编号触发一首歌曲，即输入声音的编号即可播放。我们将使用这些值并配置项目的功能。在您定义了将使用的各种地址后，我们将进入设置功能并为我们的项目配置引脚和串行通信。voidsetup()函数接下来看void设置函数。我做了所有按钮引脚的设置，MP3模块的串行通信，以及MP3卡模块的初始化。voidsetup(){Serial.begin(9600);mp3.begin(9600);delay(500);for(pin=8;pin{pinMode(pin,INPUT);}sendCommand(CMD_SEL_DEV,0,DEV_TF);delay(500);}我开始串行通信以在计算机的串行上打印数据，然后我们通过mp3对象开始串行通信。Serial.begin(9600);mp3.begin(9600);delay(500);mp3模块通过Arduino串口接收的命令进行控制。在这个过程中，我们使用了SoftwareSerial库并在Arduino数字引脚上模拟了一个串行。因此，您将能够使用Arduino通过发送给它的命令来控制MP3模块。此外，我们还进行了数字管脚的配置和MP3卡模块的初始化。for(pin=8;pin{pinMode(pin,INPUT);}sendCommand(CMD_SEL_DEV,0,DEV_TF);delay(500);配置完成后，我们必须进入void循环函数中的主逻辑。主函数voidloop()代码非常简单，整个逻辑结构如下所示。下面我给大家讲解一下main函数的完整逻辑。voidloop(){pin=8;randomSeed(analogRead(A0));numero=random(8,12);SortNumber=numero;numero=numero-7;Serial.println(numero);sendCommand(0x03,0,numero);delay(1000);do{button=digitalRead(pin);Serial.println(button);pin++;if(pin>13){pin=8;}Serial.println("Varrendo...");Serial.println(pin);//delay(1000);}while(button!=1);Serial.println("Saiu...");if(button==1&&(pin-1)!=SortNumber){sendCommand(0x03,0,6);delay(3000);}if(button==1&&(pin-1)==SortNumber){sendCommand(0x03,0,7);delay(3000);}//Checkfortheanswer.if(mp3.available()){Serial.println(decodeMP3Answer());}delay(100);//Serial.println("Tocandomusica...");}在循环函数循环的每个开始，我们将生成一个介于8和12之间的新值来生成元音的声音。从8到12的值是指元音的数字引脚。生成随机值的代码如下所示：pin=8;randomSeed(analogRead(A0));numero=random(8,12);SortNumber=numero;此外，我们从8到12之间抽取的数量减去7。这将允许我们指向存储卡上录制的歌曲的1到5的位置。numero=numero-7;之后，我再现了在下面的线上绘制的元音的声音。sendCommand(0x03,0,numero);delay(1000);现在重要的时刻已经到来：我们要阅读孩子按下的按钮的时刻。代码部分如下所示：do{button=digitalRead(pin);Serial.println(button);pin++;if(pin>13){pin=8;}Serial.println("Varrendo...");Serial.println(pin);//delay(1000);}while(button!=1);这个循环将一直执行，直到用户按下按钮。循环允许您扫描5个数字引脚，当孩子按下其中一个按钮时，它将退出循环并检查孩子是否正确响应。您将使用下面的代码进行验证。if(button==1&&(pin-1)!=SortNumber){sendCommand(0x03,0,6);delay(3000);}if(button==1&&(pin-1)==SortNumber){sendCommand(0x03,0,7);delay(3000);}第一个条件将在用户因按下按钮而发生错误并且引脚的触发值与绘制的引脚（SortNumber）不同时执行。此时，您必须执行以下命令。sendCommand(0x03,0,6);delay(3000);该命令用于触发错误的响应音。最后，我们有第二个条件，用于检查孩子是否正确。if(button==1&&(pin-1)==SortNumber){sendCommand(0x03,0,7);delay(3000);}如果按下按钮并且按下的数字引脚与绘制的引脚相同，系统将触发正确答案声音。正如我向您解释的那样，此代码非常简单，将帮助任何孩子通过与Arduino的游戏来发展他们的元音知识。在下图中，音箱正在播放存储在MP3ModuleYX5300的SD卡中的歌曲。通过有趣和有趣的活动，您的学生或您的孩子可以边玩边学习。如果您想与学生一起玩乐，请获取带有元音的黑板，并设置此项目以获得乐趣。结论对结构的主要部分进行了验证和分析，以便更好地了解正确组装的重要性，观察每个部件的功能（根据安装的结构），以及机器人颈部旋转机构的功能。因此，从教育机器人项目的发展来看，可以分析其机械结构并优化机器人本体和控制中的可用空间。机器人的结构采用M3套筒和螺钉进行建模，用于固定，因此创造了更好的机械稳定性。它的所有开发都是为了使其尽可能具有指导意义，以便以后与电子部件组装。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：SilíciosLab，如涉及侵权，可联系删除。

使用计算机视觉制作停车助手，让您可以始终如一地将汽车完美对齐地停放在车库中。间接传感在传感器领域，为了简化和降低传感成本，进行间接测量是很常见的。例如，为了检测人的存在以发出警报，超声波或热传感设备用于检测运动。然而，人类不是这样工作的。虽然我们可能可以使用声音来检测周围是否有人，但视觉是我们确定周围事物的最佳方式。一般来说，视觉可能是我们最有价值和最有能力的感觉，它使我们能够理解世界。通过计算机视觉感知最近，计算机视觉取得了很大进展。与机器学习相结合的新算法使我们能够从视频捕获中确定大量信息。然而，这些解决方案的成本远远高于其他类型的传感，因此其用途仅限于监控和工业应用。成本主要来自捕获和分析视频所需的强大计算机。廉价的计算机视觉(CV)传感器可能会成为传感技术的一项突破，原因有很多：它可以做得比间接传感器更智能。例如，在占用传感器中，当占用者不移动时，间接传感器会失效。即使没有移动，真正的计算机视觉占用传感器也可以检测占用情况。只需一个视觉传感器就可以检测到许多不同的事物。例如，同一设备可用于检测位置、占用情况（即使现在很多人都在一个房间里）、火情、光照水平、设备状态（灯是否亮着？电视是否开着？）、手势控制，你的名字。如果您可以用自己的眼睛看到它，那么计算机视觉传感器也可以检测到它。一旦开始使用，价格就会自行降低。基本上，这是大规模生产的结果。如果不生产占用传感器、火灾传感器、位置传感器，甚至墙壁开关，用基于摄像头的手势检测代替，一切都只用一个CV传感器完成，那么价格将比现在间接感应的价格降低得多。基于摄像头的停车助手由于上述原因，我想使用FRDM-K82F创建某种基于计算机视觉的传感器。虽然我想到了很多想法，但只有一个是实用的、有用的，并且可以在比赛截止日期前完成。将汽车始终停在车库内的同一位置是非常困难的。您最终会在侧面过多，或者在前面或后面没有留下足够的空间。或者，也许你非常小心，但你的另一半却不是，如果你像我一样，那会让你发疯。目前有解决方案，从低技术到“伪高科技”。这些是其中的一些：我的想法是创建对用户更友好的完全不同的东西。这个想法是使用计算机视觉制作一个系统，可以始终指导您正确停车。比现有解决方案更类似于此：如何运作？使用视频图像中的运动检测，系统应该能够指示车辆是否需要左移、右移或停止。对用户的指示必须来自一个非常简单的基于灯光的界面，如下所示：左右箭头将指示汽车是否必须向左或向右转向。中间的灯会显示三种颜色，绿色表示前进，黄色表示谨慎前进，红色表示停止。为什么选择带有FlexIO的FRDM-K82F？像UV7670这样的相机之前已经连接到其他类型的微处理器。然而，在大多数这些实现中，微处理器积极参与从图像中捕获数据。这需要微处理器的大量处理能力。一旦图像被获取并在RAM中，真正的工作就从图像处理功能开始。KinetisFlexIO允许从UV7670传感器中检索图像，几乎无需微处理器进行处理。一旦图像被完全捕获，中断指示图像已准备好并在内存中。在处理图像时，将同时捕获下一张图像。这使得FRDM-K82F成为该项目目标的理想平台：一个非常低成本的图像处理平台。为什么选择OV7670摄像头模块？OV7670是一款300Kpixels相机。分辨率对于这个应用程序来说并不那么重要，实际上在撰写本文时，程序以最低分辨率(120x160)使用它。OV7670的关键是规模经济。因为它在小型项目中被大量使用，所以在包含镜头的分线板上组装相机的成本约为10美元。它还具有其他优点，例如没有红外滤光片，使其适合使用红外照明进行应用。构建说明摄像头组装：FRDM-K82F平台的设计人员很高兴能包含一个用于FlexIO的连接器，其引脚与OV7670完全相同。可以将OV7670直接焊接到FRDM-K82F板上，但是，我将0.1”插座焊接到板上。这样我以后可以将其他相机或设备连接到FlexIO接口。指示灯：这是项目中唯一需要一些人工来复制它的部分。指示灯是使用带控制器的WS2812BRGBLED制成的，并使用泡沫板进行安装。使用WS2812BLED的原因是因为它们提供了很大的灵活性（可以自定义颜色，并且可以连接任意数量的LED），只需使用微控制器中的一个简单GPIO。指示灯示意图如下：LED安装在双面原型穿孔板上，作为三个单独的板。三块板用扁平电缆连接。第一个板是唯一不同的，因为它包含上拉电阻。如果有可用的WS2812B分线板，使用起来会更容易。在泡沫板上切割灯的形状。小心不要完全切开。也就是说，将纸板背面留在一侧。剩余的纸板为LED提供了很好的扩散器。这样做两次，并使用锐器为内部边界着色，以避免光线扩散到创建的形状之外。LED板安装在其中一块泡沫板上，并使用双面胶带将所有东西放在一个组件中。灯总成数据线连接到PortCpin12，即FRDM-K82F板子中的PTC12：软件至此，硬件准备就绪，是时候在软件中工作了。首先安装KinetisDesignStudio。就我而言，我将它安装在我的MacBookPro上，虽然文档不能保证它会起作用，但它对我来说完美无缺。要刷新FRDM-K82F板，到处都使用JLinkJTAG适配器，但是，我使用了OpenSDAv2.1接口，或者最常见的mbed接口。将OpenSDA端口连接到MAC后，它将显示为USB驱动器，其中复制了KDS生成的.bin文件。我这样做只有一个问题。在某些时候，由于某种无法解释的原因，配套的微处理器（实现OpenSDA接口的那个）不知何故被擦除了。它没有作为名为mbed的USB驱动器出现，而是显示为BOOTLOADER。只需将固件复制到USB驱动器中，几分钟后我就可以重新启动并运行。我根据安装KinetisDesignStudio时复制到示例文件夹中的dev_video_flexio_ov7670_lite示例启动了我的软件。有一段时间，我计划完全删除代码的USB部分，但我没有这样做很好，因为它有助于调试应用程序。通常在计算机视觉应用中，不是使用RGB，而是使用黑白视频。但是，从RGB转换为基于强度的视频需要太多的处理器时间，我想为图像处理留下尽可能多的处理能力，所以我更改了演示程序，以便从OV7670传感器捕获的图像在YUV422中完成。YUV422格式再次使用每像素16位，一个字节用于强度，另一个字节用于颜色信息。这很容易在flexio_ov7670.h文件中更改，只需更改以下行：.outputFormat=(ov7670_output_format_config_t*)&OV7670_FORMAT_RGB565,至.outputFormat=(ov7670_output_format_config_t*)&OV7670_FORMAT_YUV422,然而，正如预期的那样，这搞砸了通过USB发送的视频。我尝试了一段时间将东西的USB端更改为YUV422格式，但我没有成功，所以为了保持USB视频可用，我将Intensity转换为RGB图像，很多比将RGB转换为强度更简单。在通过USB发送图像之前，我还在图像中添加了一些信息，以帮助调试应用程序。这是我的视频在带有调试信息的PC端的外观：停车助手所需的软件在parkasst.c文件中，基本上需要用YUV422图像的缓冲区调用。所以这很容易迁移到其他平台。然而，要复制整个项目，只需在FRDM-K82F板中加载项目中包含的.bin文件并按照项目中的说明添加LED。总结这不算是一个尽如人意的项目。但是，还是有一些今后可以进行拓展完善的功能。这些是完成该项目的下一个功能步骤：使用蓝牙低功耗将图像上传到手机，这样用户就可以准确地配置停车限制将停车区更改为三角形而不是正方形。它需要是一个三角形来考虑相机的视角本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：InakiZuloaga，如涉及侵权，可联系删除。

运动处理是一个重要的概念。如果您想与实时数据进行交互，您应该能够与运动参数进行交互，例如：线性加速度、角加速度和磁北。MPU9250具有加速度计、陀螺仪和磁力计。我们可以从MPU9250获得的信息是：偏航角、俯仰角和滚动角。鉴于此，我将在这篇文章中只处理偏航。处理来自MPU9250的数据MPU的三个传感器中的每一个都有一个16位寄存器。它们在通过I2C中继之前临时存储来自传感器的数据。读取数据我们一次接收8位数据，然后将它们连接在一起再次形成16位。如以下来自kriswiners代码的片段所示：fifo_count=((uint16_t)data[0]packet_count=fifo_count/12;//Howmanysetsoffullgyroandaccelerometerdataforaveragingfor(ii=0;iiint16_taccel_temp[3]={0,0,0},gyro_temp[3]={0,0,0};readBytes(MPU9250_ADDRESS,FIFO_R_W,12,&data[0]);//readdataforaveragingaccel_temp[0]=(int16_t)(((int16_t)data[0]accel_temp[1]=(int16_t)(((int16_t)data[2]accel_temp[2]=(int16_t)(((int16_t)data[4]gyro_temp[0]=(int16_t)(((int16_t)data[6]gyro_temp[1]=(int16_t)(((int16_t)data[8]gyro_temp[2]=(int16_t)(((int16_t)data[10]accel_bias[0]+=(int32_t)accel_temp[0];//Sumindividualsigned16-bitbiasestogetaccumulatedsigned32-bitbiasesaccel_bias[1]+=(int32_t)accel_temp[1];accel_bias[2]+=(int32_t)accel_temp[2];gyro_bias[0]+=(int32_t)gyro_temp[0];gyro_bias[1]+=(int32_t)gyro_temp[1];gyro_bias[2]+=(int32_t)gyro_temp[2];}校准原始数据然后必须根据用户环境校准接收到的数据。需要校准磁力计以补偿磁偏角。校正的确切值取决于位置。有两个变量需要校准：偏航和magbias。下面显示了特定磁偏角的偏航校准（在印度钦奈的Potheri）。可以从不同的站点获得磁偏角数据：http://geomag.nrcan.gc.ca/calc/mdcal-en.phphttp://www.ngdc.noaa.gov/geomag-web/yaw=atan2(2.0f*(q[1]*q[2]+q[0]*q[3]),q[0]*q[0]+q[1]*q[1]–q[2]*q[2]–q[3]*q[3]);pitch=-asin(2.0f*(q[1]*q[3]–q[0]*q[2]));roll=atan2(2.0f*(q[0]*q[1]+q[2]*q[3]),q[0]*q[0]–q[1]*q[1]–q[2]*q[2]+q[3]*q[3]);pitch*=180.0f/PI;yaw*=180.0f/PI;yaw+=1.34;/*DeclinationatPotheri,Chennail,IndiaModelUsed:IGRF12HelpLatitude:12.823640°NLongitude:80.043518°EDateDeclination2016-04-091.34°Wchangingby0.06°Eperyear(+veforwest)*/请参阅下面的片段给定的片段，用于校准magbias的数据来自另一个函数（magcalMPU9250(float*dest1,float*dest2)）：readMagData(magCount);//Readthex/y/zadcvaluesgetMres();//magbias[0]=+470.;//Userenvironmentalx-axiscorrectioninmilliGauss,shouldbeautomaticallycalculated//magbias[1]=+120.;//Userenvironmentalx-axiscorrectioninmilliGauss//magbias[2]=+125.;//Userenvironmentalx-axiscorrectioninmilliGauss//CalculatethemagnetometervaluesinmilliGauss//Includefactorycalibrationperdatasheetanduserenvironmentalcorrectionsmx=(float)magCount[0]*mRes*magCalibration[0]–magBias[0];//getactualmagnetometervalue,thisdependsonscalebeingsetmy=(float)magCount[1]*mRes*magCalibration[1]–magBias[1];mz=(float)magCount[2]*mRes*magCalibration[2]–magBias[2];}磁力计的自动校准这是MPU代码中最简单和最重要的部分之一。该功能magcalMPU9250(float*dest1,float*dest2)在您以八字形移动传感器时校准磁力计。它存储最大和最小读数并取平均值。voidmagcalMPU9250(float*dest1,float*dest2){uint16_tii=0,sample_count=0;int32_tmag_bias[3]={0,0,0},mag_scale[3]={0,0,0};int16_tmag_max[3]={0x8000,0x8000,0x8000},mag_min[3]={0x7FFF,0x7FFF,0x7FFF},mag_temp[3]={0,0,0};Serial.println(“MagCalibration:Wavedeviceinafigureeightuntildone!”);sample_count=128;for(ii=0;iireadMagData(mag_temp);//Readthemagdatafor(intjj=0;jjif(mag_temp[jj]>mag_max[jj])mag_max[jj]=mag_temp[jj];if(mag_temp[jj]}delay(135);//at8HzODR,newmagdataisavailableevery125ms}//Gethardironcorrectionmag_bias[0]=(mag_max[0]+mag_min[0])/2;//getaveragexmagbiasincountsmag_bias[1]=(mag_max[1]+mag_min[1])/2;//getaverageymagbiasincountsmag_bias[2]=(mag_max[2]+mag_min[2])/2;//getaveragezmagbiasincountsdest1[0]=(float)mag_bias[0]*mRes*magCalibration[0];//savemagbiasesinGformainprogramdest1[1]=(float)mag_bias[1]*mRes*magCalibration[1];dest1[2]=(float)mag_bias[2]*mRes*magCalibration[2];//Getsoftironcorrectionestimatemag_scale[0]=(mag_max[0]–mag_min[0])/2;//getaveragexaxismaxchordlengthincountsmag_scale[1]=(mag_max[1]–mag_min[1])/2;//getaverageyaxismaxchordlengthincountsmag_scale[2]=(mag_max[2]–mag_min[2])/2;//getaveragezaxismaxchordlengthincountsfloatavg_rad=mag_scale[0]+mag_scale[1]+mag_scale[2];avg_rad/=3.0;dest2[0]=avg_rad/((float)mag_scale[0]);dest2[1]=avg_rad/((float)mag_scale[1]);dest2[2]=avg_rad/((float)mag_scale[2]);Serial.println(“MagCalibrationdone!”);}特定位置的永久校准如果您不想每次都自动校准，那么您只需要在计算后记下magbias[]的平均值并使用以下代码段：readMagData(magCount);//Readthex/y/zadcvaluesgetMres();magbias[0]=+470.;//Userenvironmentalx-axiscorrectioninmilliGauss,shouldbeautomaticallycalculatedmagbias[1]=+120.;//Userenvironmentalx-axiscorrectioninmilliGaussmagbias[2]=+125.;//Userenvironmentalx-axiscorrectioninmilliGauss//CalculatethemagnetometervaluesinmilliGauss//Includefactorycalibrationperdatasheetanduserenvironmentalcorrectionsmx=(float)magCount[0]*mRes*magCalibration[0]–magBias[0];//getactualmagnetometervalue,thisdependsonscalebeingsetmy=(float)magCount[1]*mRes*magCalibration[1]–magBias[1];mz=(float)magCount[2]*mRes*magCalibration[2]–magBias[2];}对于我的位置，值470、120、125是固定的，因此在执行此操作后，不需要voidmagcalMPU9250(float*dest1,float*dest2)函数，因此您可以将其注释掉或将其删除。也不要忘记注释掉调用语句：delay(1000);//GetmagnetometercalibrationfromAK8963ROMinitAK8963(magCalibration);Serial.println(“AK8963initializedforactivedatamode….”);//InitializedeviceforactivemodereadofmagnetometergetMres();//magcalMPU9250(magBias,magScale);//commentedcallstatementif(SerialDebug){//Serial.println(“Calibrationvalues:“);Serial.print(“X-Axissensitivityadjustmentvalue“);Serial.println(magCalibration[0],2);Serial.print(“Y-Axissensitivityadjustmentvalue“);Serial.println(magCalibration[1],2);Serial.print(“Z-Axissensitivityadjustmentvalue“);Serial.println(magCalibration[2],2);}过滤因为原始数据包含大量噪声，我们在传感器的输出上使用某些过滤器将它们转换为四元数（Madgwick/Mahony/Kalman）：voidMadgwickQuaternionUpdate(floatax,floatay,floataz,floatgx,floatgy,floatgz,floatmx,floatmy,floatmz){floatq1=q[0],q2=q[1],q3=q[2],q4=q[3];//shortnamelocalvariableforreadabilityfloatnorm;floathx,hy,_2bx,_2bz;floats1,s2,s3,s4;floatqDot1,qDot2,qDot3,qDot4;//Auxiliaryvariablestoavoidrepeatedarithmeticfloat_2q1mx;float_2q1my;float_2q1mz;float_2q2mx;float_4bx;float_4bz;float_2q1=2.0f*q1;float_2q2=2.0f*q2;float_2q3=2.0f*q3;float_2q4=2.0f*q4;float_2q1q3=2.0f*q1*q3;float_2q3q4=2.0f*q3*q4;floatq1q1=q1*q1;floatq1q2=q1*q2;floatq1q3=q1*q3;floatq1q4=q1*q4;floatq2q2=q2*q2;floatq2q3=q2*q3;floatq2q4=q2*q4;floatq3q3=q3*q3;floatq3q4=q3*q4;floatq4q4=q4*q4;//Normaliseaccelerometermeasurementnorm=sqrt(ax*ax+ay*ay+az*az);if(norm==0.0f)return;//handleNaNnorm=1.0f/norm;ax*=norm;ay*=norm;az*=norm;//Normalisemagnetometermeasurementnorm=sqrt(mx*mx+my*my+mz*mz);if(norm==0.0f)return;//handleNaNnorm=1.0f/norm;mx*=norm;my*=norm;mz*=norm;//ReferencedirectionofEarth’smagneticfield_2q1mx=2.0f*q1*mx;_2q1my=2.0f*q1*my;_2q1mz=2.0f*q1*mz;_2q2mx=2.0f*q2*mx;hx=mx*q1q1–_2q1my*q4+_2q1mz*q3+mx*q2q2+_2q2*my*q3+_2q2*mz*q4–mx*q3q3–mx*q4q4;hy=_2q1mx*q4+my*q1q1–_2q1mz*q2+_2q2mx*q3–my*q2q2+my*q3q3+_2q3*mz*q4–my*q4q4;_2bx=sqrt(hx*hx+hy*hy);_2bz=-_2q1mx*q3+_2q1my*q2+mz*q1q1+_2q2mx*q4–mz*q2q2+_2q3*my*q4–mz*q3q3+mz*q4q4;_4bx=2.0f*_2bx;_4bz=2.0f*_2bz;//Gradientdecentalgorithmcorrectivesteps1=-_2q3*(2.0f*q2q4–_2q1q3–ax)+_2q2*(2.0f*q1q2+_2q3q4–ay)–_2bz*q3*(_2bx*(0.5f–q3q3–q4q4)+_2bz*(q2q4–q1q3)–mx)+(-_2bx*q4+_2bz*q2)*(_2bx*(q2q3–q1q4)+_2bz*(q1q2+q3q4)–my)+_2bx*q3*(_2bx*(q1q3+q2q4)+_2bz*(0.5f–q2q2–q3q3)–mz);s2=_2q4*(2.0f*q2q4–_2q1q3–ax)+_2q1*(2.0f*q1q2+_2q3q4–ay)–4.0f*q2*(1.0f–2.0f*q2q2–2.0f*q3q3–az)+_2bz*q4*(_2bx*(0.5f–q3q3–q4q4)+_2bz*(q2q4–q1q3)–mx)+(_2bx*q3+_2bz*q1)*(_2bx*(q2q3–q1q4)+_2bz*(q1q2+q3q4)–my)+(_2bx*q4–_4bz*q2)*(_2bx*(q1q3+q2q4)+_2bz*(0.5f–q2q2–q3q3)–mz);s3=-_2q1*(2.0f*q2q4–_2q1q3–ax)+_2q4*(2.0f*q1q2+_2q3q4–ay)–4.0f*q3*(1.0f–2.0f*q2q2–2.0f*q3q3–az)+(-_4bx*q3–_2bz*q1)*(_2bx*(0.5f–q3q3–q4q4)+_2bz*(q2q4–q1q3)–mx)+(_2bx*q2+_2bz*q4)*(_2bx*(q2q3–q1q4)+_2bz*(q1q2+q3q4)–my)+(_2bx*q1–_4bz*q3)*(_2bx*(q1q3+q2q4)+_2bz*(0.5f–q2q2–q3q3)–mz);s4=_2q2*(2.0f*q2q4–_2q1q3–ax)+_2q3*(2.0f*q1q2+_2q3q4–ay)+(-_4bx*q4+_2bz*q2)*(_2bx*(0.5f–q3q3–q4q4)+_2bz*(q2q4–q1q3)–mx)+(-_2bx*q1+_2bz*q3)*(_2bx*(q2q3–q1q4)+_2bz*(q1q2+q3q4)–my)+_2bx*q2*(_2bx*(q1q3+q2q4)+_2bz*(0.5f–q2q2–q3q3)–mz);norm=sqrt(s1*s1+s2*s2+s3*s3+s4*s4);//normalisestepmagnitudenorm=1.0f/norm;s1*=norm;s2*=norm;s3*=norm;s4*=norm;//ComputerateofchangeofquaternionqDot1=0.5f*(-q2*gx–q3*gy–q4*gz)–beta*s1;qDot2=0.5f*(q1*gx+q3*gz–q4*gy)–beta*s2;qDot3=0.5f*(q1*gy–q2*gz+q4*gx)–beta*s3;qDot4=0.5f*(q1*gz+q2*gy–q3*gx)–beta*s4;//Integratetoyieldquaternionq1+=qDot1*deltat;q2+=qDot2*deltat;q3+=qDot3*deltat;q4+=qDot4*deltat;norm=sqrt(q1*q1+q2*q2+q3*q3+q4*q4);//normalisequaternionnorm=1.0f/norm;q[0]=q1*norm;q[1]=q2*norm;q[2]=q3*norm;q[3]=q4*norm;}//SimilartoMadgwickschemebutusesproportionalandintegralfilteringontheerrorbetweenestimatedreferencevectorsand//measuredones.voidMahonyQuaternionUpdate(floatax,floatay,floataz,floatgx,floatgy,floatgz,floatmx,floatmy,floatmz){floatq1=q[0],q2=q[1],q3=q[2],q4=q[3];//shortnamelocalvariableforreadabilityfloatnorm;floathx,hy,bx,bz;floatvx,vy,vz,wx,wy,wz;floatex,ey,ez;floatpa,pb,pc;//Auxiliaryvariablestoavoidrepeatedarithmeticfloatq1q1=q1*q1;floatq1q2=q1*q2;floatq1q3=q1*q3;floatq1q4=q1*q4;floatq2q2=q2*q2;floatq2q3=q2*q3;floatq2q4=q2*q4;floatq3q3=q3*q3;floatq3q4=q3*q4;floatq4q4=q4*q4;//Normaliseaccelerometermeasurementnorm=sqrt(ax*ax+ay*ay+az*az);if(norm==0.0f)return;//handleNaNnorm=1.0f/norm;//usereciprocalfordivisionax*=norm;ay*=norm;az*=norm;//Normalisemagnetometermeasurementnorm=sqrt(mx*mx+my*my+mz*mz);if(norm==0.0f)return;//handleNaNnorm=1.0f/norm;//usereciprocalfordivisionmx*=norm;my*=norm;mz*=norm;//ReferencedirectionofEarth’smagneticfieldhx=2.0f*mx*(0.5f–q3q3–q4q4)+2.0f*my*(q2q3–q1q4)+2.0f*mz*(q2q4+q1q3);hy=2.0f*mx*(q2q3+q1q4)+2.0f*my*(0.5f–q2q2–q4q4)+2.0f*mz*(q3q4–q1q2);bx=sqrt((hx*hx)+(hy*hy));bz=2.0f*mx*(q2q4–q1q3)+2.0f*my*(q3q4+q1q2)+2.0f*mz*(0.5f–q2q2–q3q3);//Estimateddirectionofgravityandmagneticfieldvx=2.0f*(q2q4–q1q3);vy=2.0f*(q1q2+q3q4);vz=q1q1–q2q2–q3q3+q4q4;wx=2.0f*bx*(0.5f–q3q3–q4q4)+2.0f*bz*(q2q4–q1q3);wy=2.0f*bx*(q2q3–q1q4)+2.0f*bz*(q1q2+q3q4);wz=2.0f*bx*(q1q3+q2q4)+2.0f*bz*(0.5f–q2q2–q3q3);//Erroriscrossproductbetweenestimateddirectionandmeasureddirectionofgravityex=(ay*vz–az*vy)+(my*wz–mz*wy);ey=(az*vx–ax*vz)+(mz*wx–mx*wz);ez=(ax*vy–ay*vx)+(mx*wy–my*wx);if(Ki>0.0f){eInt[0]+=ex;//accumulateintegralerroreInt[1]+=ey;eInt[2]+=ez;}else{eInt[0]=0.0f;//preventintegralwindupeInt[1]=0.0f;eInt[2]=0.0f;}//Applyfeedbacktermsgx=gx+Kp*ex+Ki*eInt[0];gy=gy+Kp*ey+Ki*eInt[1];gz=gz+Kp*ez+Ki*eInt[2];//Integraterateofchangeofquaternionpa=q2;pb=q3;pc=q4;q1=q1+(-q2*gx–q3*gy–q4*gz)*(0.5f*deltat);q2=pa+(q1*gx+pb*gz–pc*gy)*(0.5f*deltat);q3=pb+(q1*gy–pa*gz+pc*gx)*(0.5f*deltat);q4=pc+(q1*gz+pa*gy–pb*gx)*(0.5f*deltat);//Normalisequaternionnorm=sqrt(q1*q1+q2*q2+q3*q3+q4*q4);norm=1.0f/norm;q[0]=q1*norm;q[1]=q2*norm;q[2]=q3*norm;q[3]=q4*norm;}数据平均由于数据变化非常迅速，我们采样了一段时间（50ms）并取平均值。count=millis();digitalWrite(myLed,!digitalRead(myLed));//toggleled}}else{//Serialprintand/ordisplayat0.5srateindependentofdataratesdelt_t=millis()–count;if(delt_t>50){//updateonceperhalf-secondindependentofreadrateif(SerialDebug){提取真实信息最后，我们从四元数中获得偏航、俯仰和滚动形式的读数。yaw=atan2(2.0f*(q[1]*q[2]+q[0]*q[3]),q[0]*q[0]+q[1]*q[1]–q[2]*q[2]–q[3]*q[3]);pitch=-asin(2.0f*(q[1]*q[3]–q[0]*q[2]));roll=atan2(2.0f*(q[0]*q[1]+q[2]*q[3]),q[0]*q[0]–q[1]*q[1]–q[2]*q[2]+q[3]*q[3]);pitch*=180.0f/PI;yaw*=180.0f/PI;yaw+=1.34;/*DeclinationatPotheri,Chennail,IndiaModelUsed:IGRF12HelpLatitude:12.823640°NLongitude:80.043518°EDateDeclination2016-04-091.34°Wchangingby0.06°Eperyear(+veforwest)*/roll*=180.0f/PI;Serial.print(“Yaw,Pitch,Roll:“);Serial.print(yaw+180,2);Serial.print(“,“);Serial.print(pitch,2);Serial.print(“,“);Serial.println(roll,2);使用ArduinoMega2560从MPU9250获取读数我们有很多MPU9250的库。kriswiner给出了一种流行的方法：MPU-9250ArduinoLibrarybyKriswiner将库保存到Arduino文件夹后，您就可以开始使用了。打开示例MPU9250BasicAHRS.ino.还准备好此设置：MPU9250突破——ArduinoVIN——————-5VSDA—————————SDA（引脚20）SCL—————————–SCL（引脚21）地线——————-地线这些电线不应该很长，因为I2C连接不适用于长电线。现在清理MPU9250BasicAHRS代码。它有LCD代码，但我们不需要它，所以删除不必要的行。我还添加了一部分自动校准代码。这是修改后的代码，没有不必要的代码并添加了自动校准：Github。现在将代码上传到您的Arduino并进行如上所示的连接。打开串行终端并将波特率更改为115200。您应该会看到以下输出：MPU92509-DOF16-bitmotionsensor60ugLSBMPU9250IAM71Ishouldbe71MPU9250isonline…x-axisselftest:accelerationtrimwithin:0.8%offactoryvaluey-axisselftest:accelerationtrimwithin:-1.9%offactoryvaluez-axisselftest:accelerationtrimwithin:1.8%offactoryvaluex-axisselftest:gyrationtrimwithin:-0.2%offactoryvaluey-axisselftest:gyrationtrimwithin:0.3%offactoryvaluez-axisselftest:gyrationtrimwithin:0.6%offactoryvalueMPU9250biasxyz254913-660mg1.1-0.11.2o/sMPU9250initializedforactivedatamode….AK8963IAM48Ishouldbe48AK8963initializedforactivedatamode….MagCalibration:Wavedeviceinafigureeightuntildone!如果你看到这个：MPU92509-DOF16-bitmotionsensor60ugLSBMPU9250IAMFFIshouldbe71CouldnotconnecttoMPU9250:0xFF这意味着存在接线问题（或者在最坏的情况下是Mpu/arduino故障）在继续之前尝试纠正它。如果一切顺利，您会看到“MPU在线”和“MagCalibration:Wavedeviceinafigure8untildone！”然后一切正常，您应该以八字形挥动您的mpu，直到它完成自动校准。一段时间后，您应该会得到如下所示的偏航、俯仰和滚动输出：MagCalibration:Wavedeviceinafigureeightuntildone!MagCalibrationdone!X-Axissensitivityadjustmentvalue1.19Y-Axissensitivityadjustmentvalue1.19Z-Axissensitivityadjustmentvalue1.15AK8963ASAX1.19ASAY1.19ASAZ1.15Yaw,Pitch,Roll:11.34,28.62,50.03Yaw,Pitch,Roll:20.47,25.15,52.88Yaw,Pitch,Roll:26.94,19.02,52.70Yaw,Pitch,Roll:28.22,15.02,50.15Yaw,Pitch,Roll:27.10,13.94,44.68Yaw,Pitch,Roll:23.11,13.69,37.51Yaw,Pitch,Roll:14.29,13.22,27.61Yaw,Pitch,Roll:357.03,8.21,16.72Yaw,Pitch,Roll:342.29,0.69,9.19Yaw,Pitch,Roll:328.42,-4.80,3.16Yaw,Pitch,Roll:317.19,-10.51,-0.58Yaw,Pitch,Roll:311.88,-16.57,-3.64Yaw,Pitch,Roll:327.71,-23.45,-16.82Yaw,Pitch,Roll:325.74,-22.02,-23.51Yaw,Pitch,Roll:325.99,-28.17,-26.95Yaw,Pitch,Roll:324.57,-24.96,-23.21Yaw,Pitch,Roll:320.01,-26.42,-22.25Yaw,Pitch,Roll:322.50,-26.04,-26.62Yaw,Pitch,Roll:322.85,-23.43,-29.17Yaw,Pitch,Roll:323.46,-19.20,-31.48现在你有了数据，可以玩实时动作了！使用P控制器对RTPT进行自动方位角（偏航）校准我们首先通过执行以下操作将偏航从（-180到+180）转换为（0到360）：yaw=yaw+180;然后我们只需使用简单的比例控制器找到偏航误差，然后将误差添加回偏航，然后使用新的偏航进行伺服映射：nyaw=360–yaw;//”yaw”comesfromMPUwhichis“actual”Azim=Azimuth–nyaw;/*”Azimuth”istheabsoluteazimuthwhichcomesfromcalculationsfromRAandDECwhichassumesourdeviceisalreadyalignedtoNorth….bydoingthesubtractionwegettheproportionalerror*/Azim-=90;//adding90°becausemytitltservoismountedatanoffsetof90°while(AzimAzim=360.0–abs(Azim);/*weusetheerrorproportionallyforourservotoautoadjust*/Azi=map(Azim,0,360,5,29);Az=(int)Azi;Elev=map(Elevation,-90,90,2,178);El=(int)Elev;到此就完成了我的RTPT项目。希望你从中学到了新的东西。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：ShubhamPaul，如涉及侵权，可联系删除。

这个项目将为您介绍一款智能运动手环GetFit，您的终极健康和锻炼伙伴。GetFit是一款易于使用、可教的健身追踪器，能够检测到无穷无尽的各种锻炼。它由ArduinoNano33BLESense和EdgeImpulse提供支持，是一个完全开源的项目。特点如下：CanCount无限练习完全开源适用教学可充电估算每天和每周的卡路里燃烧第1步：ArduinoNano33BLESense（项目大脑）对于我们正在使用的这个项目，Arduinonano33BLEsense。这是一款支持3.3VAI的板，采用最小的可用外形尺寸。它带有一系列嵌入式传感器。LSM9DS1（9轴IMU）LPS22HB（气压计和温度传感器）HTS221（相对湿度传感器）APDS-9960（数字接近、环境光、RGB和手势传感器）MP34DT05（数字麦克风）在这里，我们利用LSM9DS1传感器的3个加速通道来计算活动。使用基于规则的编程来识别活动是一项非常艰巨的任务，因为人们不会每次都以相同的方式执行活动。但是机器学习可以轻松处理这些变化。要创建机器学习模型，您通常会在Python等高级语言之上使用TensorFlow或Scikit-learn等框架。仍然学习其中一些框架有很多好处，但在这里我们将使用一个名为EdgeImpulse的工具，因为它只会让模型训练变得更加容易。幸运的是，EdgeImpulse完全支持ArduinoNano33BLESense。第2步：边缘脉冲使用EdgeImpulse，您可以快速收集真实的传感器数据，在云端根据这些数据训练ML模型，然后将模型部署回您的Arduino设备。从那里您可以通过单个函数调用将模型集成到您的Arduino草图中。本文档包含“如何开始使用EdgeImpulse和BLESense板”？还有示例机器学习项目。如果您是该领域的初学者，请不要忘记尝试。第3步：数据采集数据是机器学习模型中不可避免的一部分，数据采集和模型生成请访问edgeimpulse.com。确保您的设备连接到边缘脉冲。然后我们用几根扎线带和一块海绵将Arduino连接到我的手臂上，以使模型对每项活动都非常准确。然后我们开始采样。我们收集了大约17分钟的数据。你拥有的数据越多，你的模型就越好。另外，尽量保持一个平衡的数据集。为模型提供平衡的数据集将产生更高的准确性。在这里，我们还通过使它们在运动的不同开始和结束位置保持静止来采取空闲状态。我们还执行了拆分数据集来测试模型，这在分析模型时确实是一个很好的做法。训练数据用于训练您的模型，而测试数据用于在训练后测试您的模型的准确性。第4步：特征提取弄清楚从我们的数据中提取哪些特征以提交给我们的模型进行训练并最终进行推理，这是我们在机器学习中可以做的最重要的事情之一。边缘脉冲不是挑选一些原始样本，而是以各种方式组合样本以生成独特的特征，帮助描述特定运动中正在发生的事情。我们应该首先创建一个脉冲，这是EdgeImpulse对机器学习管道的说法，以便生成特征。您应该看到第一个块，它代表您的原始数据。这里我们使用窗口大小和窗口增加为2000毫秒，因为它非常适合我们的数据。处理块是指我们在边缘脉冲中的特征提取方法，边缘脉冲会为我们的运动数据推荐频谱分析块，这就是我们想要的。在学习槽中，我们添加了一个神经网络交叉块。尽管神经网络很棒，但它们有一个主要问题。在处理以前从未见过的数据（如新活动）时，它们毫无用处。因为神经网络只能访问训练数据，所以他们无法对此进行评估。即使你为它提供的东西与以前所见的完全不同，它仍然属于四个类别之一。因此，我们还添加了一个Anamoly检测块来查找运动中的异常情况。它们实际上会在输出中脱颖而出。在设计冲动之后，我们为这些数据生成了特征。第5步：神经网络神经网络是一系列算法，通过模拟人脑运作方式的过程，努力识别一组数据中的潜在关系。从这个意义上说，神经网络是指神经元系统，无论是有机的还是人工的。神经网络可以适应不断变化的输入；因此网络可以生成最好的结果，而无需重新设计输出标准现在是时候通过使用这些提取的特征来生成模型了。这些是我们用于生成模型的神经网络设置和架构。如果您对此没有任何想法，请不要担心边缘冲动会自动为您建议最佳架构和设置。通过使用这些设置，我们为模型实现了93%的准确度。这似乎非常棒。下图显示了我们模型的混淆矩阵。第6步：异常检测异常检测的主要目的是在锻炼期间识别异常，因此我们将忽略它们。我们已经计算了数据的特征重要性，因为它们在异常检测中非常重要。边缘脉冲实际上使用K-means聚类来进行异常检测。此方法查看数据集中的数据点，并将相似的数据点分组到预定义的K个集群中。可以添加阈值来检测异常：如果数据点与其最近的质心之间的距离大于阈值，则为异常。上图显示了异常浏览器窗口，当我们尝试对俯卧撑运动（测试数据）进行分类时。如您所见，数据包含在集群中。对于异常，数据点将在集群之外。第7步：模型测试是时候用测试数据验证我们的模型，看看它在新数据上的表现了。它对测试数据进行了很好的分类，可以高达87%的准确率。第8步：部署现在我们有了ML模型，是时候将它与我们的边缘设备（ArduinoNano33BLEsense）一起部署了。您训练的ML已经针对嵌入式硬件（如微控制器）进行了优化。将ML模型部署到Nano33BLESense板上非常简单，只需导航到左侧菜单上的部署即可。在Createlibrary部分，单击Arduinolibrary，然后在底部单击Build按钮。这将启动一个过程，EdgeImpulse为您的Arduino板创建一个库，其中包含您训练的ML模型。构建过程完成后，您的浏览器应该开始下载生成的库。在边缘脉冲中，有用于为NN分类器选择优化的选项。通过选择合适的，我们将获得更好的设备性能。令人惊讶的事实是，Edge冲动会为我们推荐最好的。通过启用编译器，我们将以更少的内存获得相同的精度。第9步：数据流为了将数据发送到云端，我们使用了33BLEsense的蓝牙低功耗。设备实际上会通过蓝牙将数据发送到手机，然后手机将这些数据转发到firebase，这就是我们在这个项目中的数据库。低功耗蓝牙，简称BLE，是蓝牙的一种省电变体。BLE的主要应用是少量数据的短距离传输（低带宽）。与始终开启的蓝牙不同，BLE始终处于睡眠模式，除非在启动连接时。这使得它消耗非常低的功率，我们将获得更多的运行时间。这就是我们使用BLE在手机和Arduinonano33BLE感应器之间进行通信的原因。在这种情况下，Arduino将充当外围设备，而手机将充当中央设备。要使用BLE感知的BLE功能，我们正在使用ArduinoBLE库。Firebase是一个移动和Web应用程序开发平台。Firebase让开发人员可以专注于打造出色的用户体验。您不需要管理服务器。您不需要编写API。Firebase是您的服务器、您的API和您的数据存储，所有这些都编写得非常通用，您可以对其进行修改以满足大多数需求。在我们的项目中，我们使用Firebase的实时数据库来即时发布和检索数据，这样就没有时间延迟。查找Firebase配置转到Firebase然后转到设置>项目设置在您的应用下>SDK设置和配置>配置第10步：用户界面我们为该设备设计了一个神经形态伴侣网络应用程序。Neumorphism或软UI是一种视觉风格，它结合了背景颜色、形状、渐变、高光和阴影，以确保图形强烈的按钮和开关。所有这些都可以实现柔软的挤压塑料外观和几乎3D造型。在开始锻炼之前，您需要在个人选项卡中提交您的个人详细信息，例如姓名、年龄、性别、身高和体重。此信息用于分析锻炼。你可以在这里找到完整的代码。第11步：锂电池锂聚合物电池的主要优点是它们的能量或密度大约是镍镉或镍氢电池的四倍。它们也非常轻巧且柔韧。这些优势让我们为设备选择锂聚合物电池。为了减小尺寸，我们在这里使用了160毫安时的电池，这可以为设备提供最佳运行时间。LiPo的最大电压为4.2v，标称电压为3.7V。电压从最大值4.2开始，在电池寿命的大部分时间里迅速下降到3.7V左右。一旦你达到3.4V，电池就会没电，在3.0V时，截止电路会断开电池。第12步：直流电压升压器实际上，有两个选项可以为Arduino供电，要么给标准3.3V到3.3V引脚，要么给Vin提供(5-21)伏特。在这两种情况下，我们都应该非常小心。VIN（和USB）进入3.3V开关稳压器。这具有4.5V的最小输入电压。当我们将3.3V从电源直接馈入电路板时。我们应该通过切断那个链接来将该调节器的输出与电路的其余部分隔离（参见上图）。注意：如果您提供超过3.3V的电压，您可能会损坏电路板。所以在这里我们应该给Arduino的Vin提供5V电压，但锂电池在充满电后最多只能提供4.2V电压。为了解决这个问题，我们使用了升压转换器模块，该模块可在1.5V至5V的各种输入范围内提供5VDC稳定电压输出。这是升压转换器模块，可在1.5V至5V的各种输入范围内提供5VDC稳定电压输出。这个小型微型电路可提升电压电平并提供放大的稳定5V输出。对于不同的输入范围，它消耗不同的电流量来产生平衡的输出。使用该模块时，必须符合以下条件1。输入电压不能大于标称电压，否则会烧坏模块2。输入功率必须大于输出功率，否则输出电压会低于标称电压。3．输出负载不能大于标称负载，否则输出电压会小于标称电压。启动电压0.8V，输出电流7mA输入1-1.5V，输出5V40-100mA输入1.5-2V，输出5V100-150mA输入2-3V，输出5V150-380mA输入3V以上，输出5V380-480mA；DC-DC升压转换器模块工作频率为150KHZ，典型转换效率为85%第13步：TP4056锂离子电池充电器模块TP4056模块是一个线性充电器锂离子电池。该模块使用TP4056锂离子充电控制器IC和单独的保护IC。它们可以为由单节电池组成的电池充电。最重要的是，它支持恒流恒压充电模式。用户可以选择这两种模式。该模块提供1安培的充电电流。但是我们的电池只需要170毫安的电流。该模块的有趣之处在于它有一个RPROG电流设置电阻器(R3)。因此，我们可以通过更改该电阻轻松调整输出电流。上图显示了R3及其当前值。TP4056充电器模块采用0805SMD封装，用于电阻。我们把1.2K的电阻换成了10K。现在它可以为电池提供130毫安的电流。所以我们的设备可以通过这个模块轻松充电。注意：您也可以为电池提供1安培的电流，但不会持续很长时间。第14步：4mmSPDT1P2T滑动开关4mmSPDT1P2T滑动开关与TP4056充电器模块一起使用，用于调节充电控制器和升压器之间的电流。上述模式显示了SPDT开关中的电流。第15步：用于案例的Fusion360为了制作外壳，我们使用了Fusion360，外壳实际上由主体和盖子两部分组成。主体和盖子通过摩擦配合连接。为了连接TP4056充电器模块，我们实际上设计了一个可以插入内部的支架。支架实际上是一个单独的文件，没有与正文合并。在商店里找不到便宜的带扣，这也是我们设计它的原因。这些是我们设计的3D打印部件。蓝色和白色的颜色组合使它更具吸引力。我们总共有4个文件。点击下方名称可以直接下载：knuckle.stepLId.stepMain_File.stepStand.step第16步：手环带子这种设计实际上是为手臂设计的，作为臂章。钩环机构与这个1/2英寸的松紧带一起用作紧固件。所以任何人都可以通过轻松调整表带来佩戴这款表带。第17步：组装硬件连接表带后，我们开始按照上面给出的示意图组装硬件。使用上图作为参考，我们的Get-Fit现在可以用了。*以上内容翻译自网络，原作者：CodersCafeTech，如涉及侵权可联系删除。

这是一个非常有意义并且易于制作的项目。我们称之为“自动室内灯光控制器”。在这个项目中，我们将看到使用Arduino和IR传感器的自动房间灯，房间里的灯会通过检测人的存在来自动打开和关闭。这种自动房间灯可以在您的车库、楼梯、浴室等处实施，我们不需要持续的灯光，但只有当我们在场时才需要。此外，在自动房间灯光控制系统的帮助下，您无需担心电力问题，因为当无人时灯光会自动关闭。可应用环境车库灯浴室灯干手器马桶冲水器安全灯通过遵循本文，您将能够了解并制作您的自动室内灯控制器，请按照项目的步骤获得积极的结果。这个项目的工作原理：自动室内灯光控制器使用Arduino和IRSensor是一个简单的项目，房间里的灯会在检测到人体动作时自动打开，并保持打开状态，直到人离开或没有动作为止。该项目的工作非常简单，并在此处进行了说明。最初，当没有人移动时，IR传感器不会检测到任何人，并且其OUT引脚保持低电平。当人进入房间时，IRSensor会检测到房间内红外辐射的变化。结果，红外传感器的输出变为高电平。由于PIR传感器的数据输出连接到Arduino的数字引脚8，每当它变为高电平时，Arduino将通过使继电器引脚为低电平来激活继电器（因为继电器模块是一个活动的低电平模块）。这将打开灯。只要传感器前面有运动，灯就会一直亮着。如果该人小睡或离开房间，IR辐射将变得稳定（不会有任何变化），因此IR传感器的数据输出将变为LOW。这反过来将使Arduino关闭继电器（使继电器引脚为高电平）并且房间灯将关闭。第1步：-准备好您的PCB第2步：获取所需的所有组件第3步：将所有组件放在PCB上并正确焊接第4步：在跳线的帮助下连接红外传感器第5步：然后，上传将在ArduinoNano中提供的代码并将其连接到PCB第6步：-将PCB粘贴到定制设计的PVC盒上，并将12伏电源连接到PCB上，用于电路中的输入第7步：-将螺钉端子连接到PCB，用于电路的继电器输出第8步：借助跳线将IR传感器连接到电路第9步：盖上盒子并将所有组件放在各自的孔上现在，您自己的自动室内灯光控制器已经可以使用了将电器与您的自动室内灯控制器连接起来如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：AshuMhrTechnical，如涉及侵权，可联系删除。

本文要介绍的是一种基本的模型火车布局，其中包含经过的侧线，火车以自动顺序运行和停止。制作模型火车布局是一个很好的爱好，自动化它们会让它变得更好！让我们来看看它自动化的一些优势：低成本运行：整个布局由Arduino微控制器控制，使用L298N电机驱动器，与传统的列车控制油门和电源组相比，它们的成本几乎为零。放置在显示器上的理想选择：由于不需要人为干预来保持对布局的控制，因此您可以在无法始终在场的显示器上使用它来控制火车和道岔。非常适合微控制器爱好者：如果您是或想要开始使用Arduino和编程，这是一个锻炼技能的好项目。所以，事不宜迟，让我们开始吧！第1步：观看项目第2步：获取所有零件和组件首先，请确保您具备以下所有条件：一个Arduino微控制器板，UNO是首选。L298N双H桥电机驱动板。6公对公跳线。7公对母跳线。一把螺丝起子。一个12伏直流电源适配器。底部带有红外接近传感器的轨道段（我使用的是KatoS62轨道）第3步：将程序上传到Arduino板如果您的计算机上没有ArduinoIDE，请先下载。然后使用这一段code：inti=0;//Integertostorethelocomotive'sspeedatascalefrom0to255.intswitchLimit=80;//Integertostorethespeedlimitatwhichthetrainwillenterthesiding.voidcheck_n_switch(){if(digitalRead(A0)==HIGH){//Checkingifthesensordetectsthetrainpassingthesensoredtrack.if(iswitch_to_pass();//Directthetraintothesiding.}if(i>switchLimit){//Ifthespeedvalueislessthanthesetvalue.switch_to_main();//Directthetraintothemainline.}}}voidswitch_to_pass(){digitalWrite(11,LOW);digitalWrite(12,HIGH);delay(200);digitalWrite(12,LOW);}voidswitch_to_main(){digitalWrite(12,LOW);digitalWrite(11,HIGH);digitalWrite(11,HIGH);delay(200);digitalWrite(11,LOW);}voidsetup(){pinMode(A0,INPUT);pinMode(9,OUTPUT);pinMode(10,OUTPUT);pinMode(11,OUTPUT);pinMode(12,OUTPUT);}voidloop(){switch_to_pass();//Switchingturnoutstothesidingsincethetrainwillstartthejourneyfrothere.for(i=0;ianalogWrite(9,i);delay(10);}delay(1000);for(i=40;ianalogWrite(9,i);check_n_switch();delay(500);}delay(4000);for(i=90;ianalogWrite(9,i);check_n_switch();delay(250);}delay(3000);for(i=180;i!=90;i--){//Decreasingthespeedofthelocmotivebackto90.analogWrite(9,i);check_n_switch();delay(500);}delay(2000);while(digitalRead(A0)==LOW){//Waitforthetraintocrossthesensoredtrack.}switch_to_pass();//Switchtheturnoutstodirectthetraintothesiding.delay(2000);//Waitforthetraintoenterthesiding.for(i=90;i!=35;i--){//Reducethespeedofthetraingradually,bringingittoahalt.analogWrite(9,i);check_n_switch();delay(500);}for(i=35;i!=0;i--){analogWrite(9,i);check_n_switch();delay(62);}delay(5000);//Waitfor5secondsbeforerepeatingthewholeprocessagain.}第4步：铺设轨道并进行布局如上图所示，用经过的壁板制作一个椭圆形环。确保传感器轨道与列车在穿过传感器轨道后要穿过的第一个道岔之间的距离大于火车的长度，这样当火车穿过道岔时，没有任何部分超过传感器轨道。第5步：电路原理图在继续之前，请确保您浏览了完整的电路原理图和所有细节。第6步：将道岔连接到L298N驱动板的输出将两个道岔的红线和黑线分别相互连接，形成并联。然后，将红线连接到电机驱动板的out4端子，将黑线连接到电机驱动板的out3端子。第7步：将电源馈线轨道连接到L298N驱动板的剩余输出将电源馈线的白线连接到电机驱动板的out1端子，将蓝线连接到电机驱动板的out2端子。第8步：将L298N驱动板连接到Arduino板的电源引脚将12伏引脚连接到Arduino板的VIN引脚，将GND引脚连接到Arduino板的GND引脚，最好将电机驱动器的5伏引脚连接到Arduino板的5伏引脚。第9步：将传感器连接到Arduino板将传感器的VCC引脚连接到Arduino板的5V引脚，GND引脚连接到Arduino板的GND引脚，OUT引脚连接到Arduino板的A0引脚。第10步：将电机驱动器的输入引脚连接到Arduino板将Arduino板的数字引脚连接到电机驱动板的输入引脚，如下所示：D9到IN1D10至IN2D11至IN3D12至IN4第11步：将火车放在轨道上检查所有接线连接后，将火车放在壁板上。第12步：启动设置启动设置并确保道岔切换到壁板，如果没有，则只需反转与电机驱动器建立的道岔的连接。此外，确保火车开始向前移动。如果列车运行方向错误，则将馈线轨道与电机驱动器的连接反向。第13步：完成！到这一步，该项目已经完成。您可以修改Arduino代码以更改布局的功能、添加更多侧板等。这一切都是可定制的！如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：KushagraKeshari，如涉及侵权，可联系删除。

背景一个大城市的普通居民很少考虑水是如何进入水龙头或中央供暖管道的，甚至可能不知道压缩机水泵是什么样子的。但实际上，很难想象没有水泵的生活，因为毕竟没有人会喜欢无法随时洗个热水澡的日子。一些其他的国家，情况则更加严峻。在某些地方，获得加工过的饮用水非常困难，因此人们不得不依赖地下水。在这种情况下，水泵是唯一的选择。但如果设备出现严重磨损，可能要等待将近一周的时间才能修好水泵。与任何其他机器一样，水泵应进行维护和维修，例如润滑、清洁、更换空气过滤器以及检查机器是否存在潜在问题，因此在引起严重问题之前解决任何潜在问题非常重要。人们可以使用基于机器学习的预测性维护，而不是在损坏已经发生时采取反应措施，这将有助于避免任何严重问题并延长压缩机泵的使用寿命。借助RSL10传感器和NeutonAI，我为压缩机水泵预测性维护构建了一个快速可扩展的解决方案。预测性维护VS反应性维护？预测性维护是一种故障排除类型，可在需求变成问题之前解决需求。此过程可帮助您防止设备故障，而不是等到问题出现后才反应性维护需要的预谋要少得多，但可能会花费很多。预测性维护需要更多的计划，但它可以在很大程度上得到回报，正如我们将看到的那样。当然，不可能预测每一个问题，但你可以避免很多意想不到的机器问题。被动式维护需要的远见少得多，但可能会花费很多。预测性维护需要更多的计划，但它可以在很大程度上得到回报，正如我们将看到的那样。当然，不可能预测每一个问题，但你可以避免很多意想不到的机器问题。水泵的重要性水泵有几个使用领域：住宅、工业和商业，具体取决于它们的功能。但是，所有这些泵的功能保持不变——它们都将水和其他液体从一个地方输送到另一个地方。在这个项目中，我使用了业界功耗最低的蓝牙®5SoCRSL10，以及来自安森美半导体和博世的多个传感器。主要特征时钟频率高达48MHz的Arm®Cortex®-M3处理器电源电压范围：1.1-3.3V384kB闪存76kB程序存储器88kB数据存储器深度睡眠模式下约10年的电池操作高级无线功能：通过LE2-MbitPHY（高速）认证的蓝牙5.2，以及向后兼容性和对早期的支持支持FOTA（无线固件）更新接收灵敏度（蓝牙低功耗模式，1Mbps）：−93dB发射功率：−17至+6dBm范围可达100米传感器融合传感器融合是结合传感器数据或来自不同来源的数据的过程，以便得到的信息更加准确。传感器融合创造了一种整体远大于部分之和的情况。这些机制提供了一种解决矛盾情况并允许开发动态传感策略的方法。传感器融合也称为（多传感器）数据融合，是信息融合的一个子集。数据融合的概念起源于人类和动物的进化能力，可以整合来自多种感官的信息，以提高他们的生存能力。例如，视觉、触觉、嗅觉和味觉的组合可能表明一种物质是否可食用。传感器融合、机器学习和连通性支持“上下文”感知，而“上下文”感知支持新的服务世界。什么是“上下文”？背景定义为构成事件、陈述、情况或想法的背景的情况或事实。在软件编程中，开发上下文感知应用程序的想法已经存在了一段时间。“上下文”感知应用程序检查谁、在哪里、何时以及做什么。软件设计人员使用此“上下文”信息来确定情况发生的原因，然后在应用程序中对某些操作进行编码。根据这个定义，制定情境感知行动的四个最重要的信息类别是：鉴别地点时间活动程序第1步：数据收集此项目的输入功能描述：如上所示，我们将使用RSL10设备传感器为我们的压缩机水泵设置数据收集阶段。为此，我们需要首先配置我们的IDE以进行编程。1、访问网站https://www.onsemi.com/products/wireless-connectivity/wireless-rf-transceivers/rsl10-sip，下载所需IDE和SDK包2.按照官方手册在OnSemiIDE中导入CMSIS包的详细步骤，https://www.onsemi.com/pub/collat​​eral/evbum2614-d.pdf3.在您的工作区中复制BH160SensorHub示例。4.我们可以修改示例代码为我们的项目构建一个数据集，硬件设置：我尝试使用粗糙的外壳来保护RSL10传感器板免受任何损坏。设置完成后，我们就可以打印所有传感器值并准备数据集了。printf("%.2f,%.2f,%.2f,%.2f,%.2f,%.2f,%.2f,%.2f,%.2f,%.2f,%.2f,%.2f\n",sensorFusion.h,sensorFusion.p,sensorFusion.b,sensorFusion.xlinear,sensorFusion.ylinear,sensorFusion.zlinear,sensorFusion.xrotate,sensorFusion.yrotate,sensorFusion.zrotate,sensorFusion.pressure,sensorFusion.temperature,sensorFusion.humidity);传感器值将打印在J-LinkRTT查看器上，等准备好数据收集部分，我们将继续进行NeutonAI模型训练和推理。检查我们的数据集摘要第2步：模型训练在Neuton平台上，上传您的数据集，然后选择“输出”作为目标变量。默认情况下，Neuton使用交叉验证，为创建的模型提供完美的度量结果。我还上传了一个保留数据集来衡量模型训练期间未看到的数据的指标。在这种情况下，我们的目标是根据提供的特征值定义泵的动作模式以解决分类任务。切换DSP选项并选择窗口大小自动选择并开始训练。在自动模式下，将选择最佳窗口大小。此外，将从数据中生成其他特征，然后进行特征选择。训练开始几分钟后，我们可以探索变量到目标的关系特征和数据分析图表。训练看起来不错——我们的模型有99%的准确率。接下来，我们将下载生成的TinyML模型C库以在我们的RSL10板IDE上使用。这是混淆矩阵：单击下载按钮：第3步：模型部署和推理我们将把我们所有的头文件include和C文件放在src下载的NeutonTinyMLC库的文件夹中，见本文下方。这里的重要函数是neuton_model_set_inputs(inputs)，其中输入所有传感器值，一旦缓冲区已满，函数返回0并准备好进行推理。构建您的项目，构建writes.elf二进制文件，该文件将通过J-Link调试器在RSL10设备上刷新。为RSL10设备设置构建配置，然后继续运行按钮以刷新RSL10板。成功后，控制台应记录以下输出SEGGERJ-LinkGDBServerV7.58bCommandLineVersionJLinkARM.dllV7.58b(DLLcompiledNov16202115:00:10)Commandline:-ifswd-deviceRSL10-endianlittle-speed1000-port2331-swoport2332-telnetport2333-vd-ir-localhostonly1-singlerun-strict-timeout0-nogui-----GDBServerstartsettings-----GDBInitfile:noneGDBServerListeningport:2331SWOrawoutputlisteningport:2332TerminalI/Oport:2333Acceptremoteconnection:localhostonlyGeneratelogfile:offVerifydownload:onInitregsonstart:onSilentmode:offSinglerunmode:onTargetconnectiontimeout:0ms------J-Linkrelatedsettings------J-LinkHostinterface:USBJ-Linkscript:noneJ-Linksettingsfile:none------Targetrelatedsettings------Targetdevice:RSL10Targetinterface:SWDTargetinterfacespeed:1000kHzTargetendian:littleConnectingtoJ-Link...J-Linkisconnected.Firmware:J-LinkLite-Cortex-MV9compiledFeb2202116:33:27Hardware:V9.00S/N:519003973Feature(s):GDBCheckingtargetvoltage...Targetvoltage:2.58VListeningonTCP/IPport2331Connectingtotarget...ConnectedtotargetWaitingforGDBconnection...Connectedto127.0.0.1ReadingallregistersRead4bytes@address0x00000000(Data=0x20002000)Read2bytes@address0x00000000(Data=0x2000)Receivedmonitorcommand:speed1000Targetinterfacespeedsetto1000kHzReceivedmonitorcommand:clrbpReceivedmonitorcommand:resetResettingtargetReceivedmonitorcommand:haltHaltingtargetCPU......Targethalted(PC=0x00100158)Receivedmonitorcommand:regsR0=00100159,R1=00000007,R2=20008000,R3=E000ED00R4=00100000,R5=00000007,R6=FFFFFFFF,R7=40000E2CR8=4200A700,R9=00081A00,R10=BD648BE7,R11=99F19BFFR12=00000001,R13=20007FFC,MSP=20007FFC,PSP=37EBBDB8R14(LR)=000002E5,R15(PC)=00100158XPSR61000000,APSR60000000,EPSR01000000,IPSR00000000CFBP00000001,CONTROL00,FAULTMASK00,BASEPRI00,PRIMASK01Securityextensionregs:MSP_S=00000000,MSPLIM_S=00000000PSP_S=00000000,PSPLIM_S=00000000MSP_NS=20007FFC,MSPLIM_NS=00000000PSP_NS=37EBBDB8,PSPLIM_NS=00000000CONTROL_S00,FAULTMASK_S00,BASEPRI_S00,PRIMASK_S00CONTROL_NS00,FAULTMASK_NS00,BASEPRI_NS00,PRIMASK_NS01ReadingallregistersReceivedmonitorcommand:speedautoSelectautotargetinterfacespeed(2000kHz)Receivedmonitorcommand:flashbreakpoints1FlashbreakpointsenabledReceivedmonitorcommand:semihostingenableSemi-hostingenabled(HandleonBKPT)Receivedmonitorcommand:semihostingIOClient1SemihostingI/OsettoTELNETClientReceivedmonitorcommand:SWODisableTarget0xFFFFFFFFSWOdisabledsuccessfully.Receivedmonitorcommand:SWOEnableTarget000x10SWOenabledsuccessfully.Downloading16112bytes@address0x00100000-VerifiedOKDownloading16048bytes@address0x00103EF0-VerifiedOKDownloading16032bytes@address0x00107DA0-VerifiedOKDownloading16016bytes@address0x0010BC40-VerifiedOKDownloading16016bytes@address0x0010FAD0-VerifiedOKDownloading14888bytes@address0x00113960-VerifiedOKDownloading8bytes@address0x00117388-VerifiedOKDownloading548bytes@address0x00117390-VerifiedOKReceivedmonitorcommand:clrbpReceivedmonitorcommand:resetComparingflash[....................]Done.Erasingflash[....................]Done.Programmingflash[....................]Done.ResettingtargetReceivedmonitorcommand:haltHaltingtargetCPU......Targethalted(PC=0x00100158)Receivedmonitorcommand:regsR0=00100159,R1=00000007,R2=20008000,R3=E000ED00R4=00100000,R5=00000007,R6=FFFFFFFF,R7=40000E2CR8=4200A700,R9=00081A00,R10=BD648BE7,R11=99F19BFFR12=00000001,R13=20007FFC,MSP=20007FFC,PSP=37EBBDB8R14(LR)=000002E5,R15(PC)=00100158XPSR61000000,APSR60000000,EPSR01000000,IPSR00000000CFBP00000001,CONTROL00,FAULTMASK00,BASEPRI00,PRIMASK01Securityextensionregs:MSP_S=00000000,MSPLIM_S=00000000PSP_S=00000000,PSPLIM_S=00000000MSP_NS=20007FFC,MSPLIM_NS=00000000PSP_NS=37EBBDB8,PSPLIM_NS=00000000CONTROL_S00,FAULTMASK_S00,BASEPRI_S00,PRIMASK_S00CONTROL_NS00,FAULTMASK_NS00,BASEPRI_NS00,PRIMASK_NS01ReadingallregistersStartingtargetCPU...要查看输出，我们可以使用J-LinkRTT查看器或EclipseIDE终端查看器，我们在EclipseOnSemiIDE中使用终端。我们可以在终端上看到推理输出：查看设备上的模型占用空间。结论通过这个项目，我展示了这种富含传感器的微型低功耗设备如何改善生活。压缩机水泵的预测性维护确实可以为普通人、农民甚至公司节省很多钱。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：SumitKumar，如涉及侵权，可联系删除。

我们需要一个音频放大器来收听我们最喜欢的音乐。市场上有很多放大器模块和板，价格便宜。对于像我们这样的电子爱好者来说，购买其中一个听起来并不好。放大器的工作原理非常简单，我们可以构建一个简单的放大器，而无需投入更多时间。所以我决定建造一台，我希望我的放大器比现有型号更独特。所以我做了一个吉他形状的放大器PCB。这个项目将带你了解如何制作一个属于自己的音频放大器。第1步：LM386放大器IC首先，我从很多可用的放大器中选择了放大器ic。我选择了LM386IC。我选择这款ic是因为它的能源效率。LM386音频放大器特性和规格供电电压：4-15V静态功率：24mW@6V模拟输入电压0.4V（最大值）电压增益：20至200（26dB至46dB）扬声器阻抗：4Ω提供8引脚PDIP、SOIC和VSSOP封装在了解了ic的工作原理后，我从互联网上获得了基本的操作电路图，将电路制作在面包板上。由于音频质量和增益取决于组件的值，我尝试了更多的组件并找到了合适的值并最终确定了电路。IC使用引脚6（通常为5或9V）供电，接地引脚4接地。反相引脚（引脚2）通常接地，同相引脚（引脚3）提供音频信号。该音频信号可以来自麦克风，甚至可以来自3.5毫米插孔。10k电阻与音频信号串联添加，用作音量控制。如果您想以最大音量操作，您可以忽略此电位器。引脚1和引脚8用于设置放大器的增益。如果这些引脚之间没有任何连接，则默认增益将为26dB，但我们可以在其两端连接一个10uF电容器以获得IC的最大增益，即46dB。引脚7用于为我们的放大器IC连接一个滤波电容（0.1uf），以避免不必要的振荡。放大后的音频信号可以从引脚5获得，该引脚通过滤波电容连接到一个8欧姆的扬声器。具有0.05uF和10k电阻的RC网络是可选的。第2步：放大器电路图在最终确定组件的值后，我在easyeda在线平台上设计了电路。第3步：需要的组件LM386功放IC-14.7k可变电阻-12针JST连接器-23.5mm母头音频插孔-10805LED-10805电阻100k-20805电阻1k-10805电容器.1uf-10805电容.01uf-10805电容.47uf-1电解电容100uf-2小型3w扬声器-13.7-7.4v电池-1您还可以使用THT组件构建相同的放大器。也就是说，我们也可以在不使用PCB的情况下构建这个放大器第4步：PCB设计设计电路后，我将电路转换为PCB。为了使PCB变成吉他形状，我使用了easyeda的插入图像选项，并将吉他图像添加到PCB。接下来，我将所有组件放置在吉他图像中。然后我选择了电路板轮廓并在吉他图像上画线。然后我拖动线条并制作出确切的形状。在完成看起来像这样的绘图后，我花了一些时间来做这件事。现在我生成并下载了用于PCB制造的Gerber文件。第5步：PCB制造对于PCB制造，我去了Jlcpcb.com。jlcpcb只需2美元即可提供5个PCB。上传后，您可以选择板的颜色、数量和厚度。然后选择运输方式并下订单。2周后，我收到了PCB。你可以看到可爱的吉他形状的红色PCB，一切看起来都很好，质量也很完美。第6步：焊接现在让我们在这里焊接SMD组件。我正在用我的普通烙铁焊接。完成SMD元件的焊接后，我开始焊接通孔元件。我从lm386ic开始。这只是将组件放在正确的孔上并焊接。完成焊接工作后，我们的PCB看起来像这样。第7步：测试现在让我们测试一下，我连接了一个3w扬声器、一个电池，最后是AUX电缆。你可以看这个工作视频.所以这个放大器足以清晰地听到音乐。如果你喜欢这个。你可以在家里试试制作这个项目。*以上内容翻译自网络，原作者：EDISONSCIENCECORNER，如涉及侵权，可联系删除。

通过将扫描的标签数据发送到全球、分散和分布式的云平台，将您的RFID跟踪应用程序和想法提升到一个新的水平。该项目使用树莓派作为物联网设备，使用EOS区块链作为全球分布式平台。物联网设备扫描钥匙卡、密钥卡、补丁、标签等中的RFID芯片。标签可用于唯一识别它们所附着的物品，以便在供应链、制造、资产跟踪和访问中提供位置和时间证明控制应用程序。提供了构建这个开源扫描器和访问区块链上扫描的标签数据所需的一切，包括node.js软件、预部署的智能合约/dApp、区块链帐户和私钥。一个简单的Web应用程序可用于实时演示区块链上真实物联网数据的端到端扫描、交易和检索。扫描仪设备在应用程序开始时通过粗略的IP地理定位查找获取其在地球上的当前位置。该位置被地理散列并与扫描的标签数据组合成数据记录。已扫描标签的位置以及标签数据可在rfid-htmlWeb应用程序的地图上查看。EOS被选中用于该项目，因为它提供了以下关键功能：EOS提供快速的交易时间：扫描的标签通常会在2秒内出现在链上。EOS没有交易费用。区块链资源是一次性购买的。然后，物联网设备可以在分配的资源内进行交易，而不会产生额外费用。EOS交易是有效打包的二进制结构，可最大限度地减少带宽需求。EOS使用与比特币和以太坊等其他区块链相同的全球公认和强化的安全标准。简而言之，您将MFRC522RFID芯片/天线板和蜂鸣器连接到Pi的扩展接头，将我们的设备软件存储库下载到Pi上的目录，运行“npminstall”，然后运行“sudonoderfid-scanner-eos-”rpi.js`。将标签放置在距离天线2厘米的范围内，并查看网页以查看扫描的标签UID以秒为单位出现。EOSJungle2.0测试网托管dApp和设备帐户。硬件设置该项目假设您已经启动并运行了RaspberryPi。你需要：Rpi2或3（本项目中使用3+）MFRC522RFID扫描仪。有源蜂鸣器。一些电线，也许还有一些焊接技巧。它可能看起来像这样：连接：软件设置最新的Raspbian操作系统（项目于2019年4月进行了发布下载）最近的Node.js。Raspbian自带的版本（8.11.1）可以工作。NPM包管理器。安装它然后更新它：sudoapt-getinstallnpmsudonpmi-gnpmGit（已安装）设置将此存储库克隆到您的Pi上：$gitclonehttps://github.com/EOSIoT/rfid-scanner-node.git$cdrfid-scanner-node安装项目依赖：$npminstall软件应该就是这样。用于签署交易到EOS区块链dApp的私钥已经编码在软件中。不过，不要认为您可以破解IoT设备帐户。通过EOS灵活的权限管理系统，为提交RFID数据的任务创建了自定义权限。使用以超级用户权限运行应用程序。记下唯一的设备ID，以在演示Web应用程序中引用扫描仪的数据。在下面的示例中，设备ID是942140182。写下来，因为您需要它来过滤Web应用程序中的扫描仪数据。如果应用程序设置正确，您将看到初始区块链信息请求的结果，显示与指定EOSAPI端点的通信正在工作。例子：pi@raspberrypi:~/rfid-scanner-node$sudonoderfid_scanner_eos_rpi.js[2019-05-11T19:32:07.168Z]DeviceID:942140182(0x3827eb16)[2019-05-11T19:32:07.177Z]Blockchain:[2019-05-11T19:32:07.220Z]scanning...[2019-05-11T19:32:07.221Z]Pleaseputchiporkeycardintheantennainductivezone![2019-05-11T19:32:07.221Z]PressCtrl-Ctostop.[2019-05-11T19:32:07.402Z]{server_version:'448287d5',chain_id:'aca376f206b8fc25a6ed44dbdc66547c36c6c33e3a119ffbeaef943642f0e906',head_block_num:57633625,last_irreversible_block_num:57633298,last_irreversible_block_id:'036f6a124baa3eae12b40fdff2fe53f7796663f79b17559636a750bd1a25fbdc',head_block_id:'036f6b590d4b20385337d91dc688c46ac92d49bc75a6e0414f48da935c00d94b',head_block_time:'2019-05-11T19:32:07.000',head_block_producer:'eos42freedom',virtual_block_cpu_limit:200000000,virtual_block_net_limit:1048576000,block_cpu_limit:181613,block_net_limit:1044592,server_version_string:'v1.7.3'}[2019-05-11T19:32:07.746Z]NoCard[2019-05-11T19:32:08.266Z]NoCard[2019-05-11T19:32:08.787Z]NoCard[2019-05-11T19:32:26.074Z]Carddetected,CardType:undefined[2019-05-11T19:32:26.075Z]CardreadUID(5):992f65c[2019-05-11T19:32:26.083Z]CardMemoryCapacity:8[2019-05-11T19:32:26.096Z]Block:8Data:0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0[2019-05-11T19:32:28.864Z]NoCard{transaction_id:'e8672e52f521c003b6d9b767acc1ce2f8f967ae336a3cfd294fb2b8d89ab9d03',processed:{id:'e8672e52f521c003b6d9b767acc1ce2f8f967ae336a3cfd294fb2b8d89ab9d03',block_num:57633669,block_time:'2019-05-11T19:32:29.000',producer_block_id:null,receipt:{status:'executed',cpu_usage_us:345,net_usage_words:15},elapsed:345,net_usage:120,scheduled:false,action_traces:[[Object]],except:null}}[2019-05-11T19:32:29.382Z]NoCard要扫描卡片或标签，请将其放置在mfrc522读卡器顶部（天线）附近（2厘米以内）。您会听到确认扫描的蜂鸣器发出哔声。然后将标签的UID和RPiIoT设备上的当前时间捆绑到一个事务中并发送到EOS区块链，在那里它很快被吸收到一个块中。RFID扫描仪软件有一个私钥，可以代表eosiot11node账户提交标签数据。标签的UID数据被放入eosiot12rfid帐户下的智能合约(dApp)托管的数据库中。dApp目前托管在Jungle2.0测试网上，直到主网解决CPU紧缩问题。RFID扫描仪生成的数据可通过简单的RESTAPI调用或javascript库访问。我编写了一个简单的Web应用程序，您可以使用它来近乎实时地查看扫描的标签数据出现在EOS区块链上。继续输入您在上面看到的设备ID，以查看测试项目时发布的数据。rfid-htmlWeb应用程序的屏幕截图：结论借助开源软件脚本和安装程序以及现有的区块链基础设施，您可以快速部署RFID扫描仪原型，以测试您关于如何将区块链用于下一个项目的假设和想法。我为这个项目创建的区块链帐户（eosiot11node）显然在每个使用该软件的物联网设备之间共享。分配给它的带宽和CPU数量有限，如果有足够的用户，将达到每日限制。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：EvanRoss，如涉及侵权，可联系删除。

本文的目的是创建最详细的组装说明如何制作您的第一个自己动手做的辐射探测器。曾几何时，你可能考虑过购买一个个人剂量计来测量家中的辐射水平，但后续你可能觉得有些没必要就作罢。而今天我们将组装一个基于ESP32WiFi控制器和RadSens板的简单便宜的辐射探测剂量计。RadSens是用于气体放电盖革-穆勒计数器的现成I2C模块。可靠且广泛使用的SBM20-1管将用作传感器。除了它，任何其他管也可以连接到模块，像是J305、M4011、STS-5等。本文的目的是创建最详细的组装说明。如果一个年轻的工程师也可以重复上述步骤，那我们就算实现了目标。构建选择电路板和组件时最重要的标准是成本。我们的目标是使剂量计尽可能地节省预算。使用了以下组件：剂量计模块-RadSens。RadSens是与流行的SBM-20管组装在一起的现成模块。只需要在ArduinoLibraryManager中安装库即可。剂量计已准备好开箱即用。ESP8266/ESP32板。RadSens模块具有I2C接口，兼容Arduino、ESP、Raspberry0.96英寸OLED显示屏。您可以使用任何带有I2C的屏幕。但OLED屏幕允许您添加当前辐射水平的简单动画和颜色编码。Boozer（高音）模块，用于声音指示脉冲。当无法访问屏幕上的信息时，Boozer用于用户声音信息。面包板120*80毫米。该板用于方便的布线放置和元件之间的组织。自制剂量计组装过程所需步骤：将元件焊接到所需位置的面包板上。根据建议的方案连接所有元素。首先目视检查连接，然后将ESP连接到USB。将RadSens库和ESP32板连接到ArduinoIDE。将代码添加到IDE并上传。步骤1.连接我们需要焊接所有元素并将它们连接起来。RadSens和OLED屏幕上的SDA和SCL引脚必须连接到通过I2C接口进行通信的D22(SCL)和D21(SDA)端口。根据下图连接其余部分：步骤2.RadSens、ESP32、GyverOLED库连接在安装ESP32工具之前，您需要打开首选项并在AdditionalBoardsManagerURL行中键入“https://dl.espressif.com/dl/package_esp32_index.json”ESP32开发板的ArduinoIDE中的扩展连接如下：Arduino->Tools->Board->BoardManager->在搜索栏中输入“ESP32”。安装完成后，需要在“Board”部分指定“ESP32Devmodule”。接下来，我们需要选择具体的板子。为此，请转到“工具”选项卡，选择“板”部分，然后在“ESP32Arduino”子部分中选择“ESP32开发模块”。要安装RadSens库，您需要遵循几乎相同的步骤：Arduino->Sketch->添加库->管理库->在搜索栏中输入“RadSens”。接下来，您需要在库管理器中安装GyverOLED库。现在我们已经准备好继续开发了。步骤3.代码该代码是使用AlexGyver的OLED库编写的，我认为这是最容易使用的库之一。但是使用U8G2、Adafruit或任何你方便的库是可以接受的。//Connectingthelibraries#include//RadSenslibrary#include//I2Clibrary#include//Oneoftheeasiest-to-learnOLEDlibrariesbyAlexGyver#definebuz18//Initializingthebuzzerpin.YoumaychangeitifyouconnectedbuzzertoanotherpinGyverOLEDoled;//InitializingOLEDscreenClimateGuard_RadSens1v2radSens(RS_DEFAULT_I2C_ADDRESS);//InitializingRadSensuint32_ttimer_cnt;//Timerforupdatingcountofpulsesandintensityuint32_ttimer_imp;//Timerforupdatingpulsesforbuzzeruint32_ttimer_oled;//TimerforupdatingOLEDdatafloatdynval;//Variablefordynamicintensityvaluefloatstatval;//Variableforstaticintensityvalueuint32_timpval;//Variableforcountofimpulsesuint32_tpulsesPrev;//Variableforcountofimpulsesatpreviouscyclevoidsetup(){pinMode(buz,OUTPUT);//InitializingbuzzerasanoutputledcSetup(1,500,8);//InitializingPWMforbuzzer(ONLYFORESPDELETETHISSTOKEFORARDUINO)ledcAttachPin(buz,1);//InitializingbuzzerpinforPWM(ONLYFORESPDELETETHISSTOKEFORARDUINO)oled.init();//InitializingOLEDincodeoled.flipV(1);//Ihasflippedthescreenforcomfortableuseoled.flipH(1);//Fornormalappearanceoftextweneedhorizontalinvertingoled.clear();oled.setScale(2);//SettingscaleoftextradSens.radSens_init();oled.clear();radSens.setSensitivity(105);//SettingsensitivityofHeiger’stube(incaseofnotdefaulttube,checktechnicalspecificationsofyourtubetofindsensitivity)int16_tsensval=radSens.getSensitivity();oled.setCursor(10,2);oled.print("Sens:");oled.setCursor(42,4);oled.print(sensval);delay(4000);oled.clear();pulsesPrev=radSens.getNumberOfPulses();//Settingnumberofpulsestozero}voidbeep(intdeltime){//SettingtimeandfrequencyofbuzzerbeepsledcWriteTone(1,500);//Switchingon(freq=500Hz)delay(3);ledcWriteTone(1,0);//Switchingoffdelay(deltime);}/*voidbeep(intdeltime){tone(buz,500,deltime)}samefunctionbutforArduino*/voidloop(){if(millis()-timer_imp>250){//Thisfunctioncreatescrackofbuzzertimer_imp=millis();intpulses=radSens.getNumberOfPulses();if(pulses>pulsesPrev){for(inti=0;ibeep(30);//Youmaychangethisparameterifyouneedlongercracks}pulsesPrev=pulses;}}if(millis()-timer_cnt>1000){//Writingvaluestoglobalvariablestimer_cnt=millis();dynval=radSens.getRadIntensyDyanmic();statval=radSens.getRadIntensyStatic();impval=radSens.getNumberOfPulses();}if(millis()-timer_oled>1000){//Writingvariablestoastringsanddisplaythemonthescreentimer_oled=millis();Stringdynint="Dyn:";dynint+=dynval;Stringstatint="Stat:";statint+=statval;Stringnimp="Imp:";nimp+=impval;oled.setCursor(0,1);oled.print(dynint);oled.setCursor(0,3);oled.print(statint);oled.setCursor(0,5);oled.print(nimp);}}//Connectingthelibraries测试这一次由于我们是考虑了最经济的剂量计辐射计版本。同时出于好奇，我们还订购了透明有机玻璃板，以使设备更方便和更具描述性。我们使用硫酸钾用于测试。这种肥料富含放射性同位素钾40，它会主动发射β辐射。房间内的标准辐射水平为15-20μR/h。直接接触硫酸钾，我们得到32-39μR/h，高出两倍。连接示意图如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：YellowKnife，如涉及侵权，可联系删除。

该项目旨在让机器人在预先定义的路径上精确移动，无需使用GPS或WiFi或蓝牙进行定位，甚至无需地图或建筑布局规划。并实时绘制其实际路径（按比例）。蓝牙可以代替有线，用于传输实时位置信息。背景我们一直在为基于Arduino的机器人的室内导航寻找强大的解决方案。在为此应用选择正确的运动传感解决方案时，我们考虑了Oblu（一种开源IMU）。它的低成本和开源性质使其成为可能的候选者。这里棘手的部分是oblu的开源程序适用于脚踏式室内行人航位推算(PDR)或行人导航，简而言之。Oblu作为一款脚装式IMU在室内的PDR性能令人印象深刻。一个很大的优点是免费的Android应用程序(Xblu)的实时位置跟踪。但是，我们不确定如何利用其现有的基于人类步行模型的行人导航算法。Oblu的内部计算基于人类行走。Oblu给出两个连续步骤之间的位移和航向变化。当脚与地面接触时，鞋底的速度为零，即鞋底处于静止状态。这样，Oblu可以检测“步骤”并纠正一些内部错误。这种频繁的错误纠正会带来出色的跟踪性能。所以我们的机器人也以同样的方式行走——移动、停止、移动、停止。我们选择了Oblu，很快我们就可以组装我们的机器人和跟踪系统。它是如何工作的：机器人以预先编程的路径移动，并将其实际移动信息（通过蓝牙）传输到手机以进行实时跟踪。Arduino预编程了路径，oblu用于感知机器人的运动。oblu定期向Arduino传输运动信息。在此基础上，Arduino控制轮子的运动，让机器人遵循预定义的路径。机器人的路径被编程为一组直线段。每个线段由其长度和相对于前一个线段的方向定义。机器人的运动保持谨慎，即它以直线运动，但在较小的部分（为简单起见，我们称之为“步幅”）。在每一步结束时，oblu将步长和偏离程度（方向变化）从直线传输到Arduino。如果Arduino发现与预定义的直线有偏差，则Arduino在收到此类信息的每一步都会纠正机器人的对齐方式。根据程序，机器人总是应该直线移动。但是，由于表面不平整、机器人装配质量不平衡、直流电机的结构或电气不平衡或前自由运转轮的随机方向等非理想情况，它可能会偏离直线，并可能以一定的角度或倾斜的路径行走。迈出一步→纠正你的前进方向→前进如果机器人的行程超过该特定线段的编程长度，它也会向后移动。下一个步长取决于该特定直线段要覆盖的剩余距离。当要行进的距离较大时，机器人会大步走，而在接近目的地（即每个直线段的末端）时，机器人会小步走。IMUOblu同时将数据传输到Arduino和手机（通过蓝牙）。Xblu（Android应用程序）根据从机器人接收到的运动信息执行一些简单的计算来构建路径，用于在手机上进行实时跟踪。使用Xblu构建路径如下所示：总而言之，Obl可以感知运动并定期将运动信息传达给Arduino和手机。根据编程路径和运动信息（由oblu发送），Arduino控制车轮的运动。除启动/停止命令外，机器人的运动不受远程控制。路径建模：如果机器人只在直线段上行走，它可能会最容易控制。因此，必须首先将路径建模为一组直线段。下面的图片包含几个示例路径及其在位移和方向方面的表示。这就是在Arduino中对路径进行编程的方式。同样，任何作为一组直线段的路径都可以在Arduino中定义和编程。通讯协议：第1步：Xoblu向oblu发送START命令第2步：oblu通过向Xblu发送适当的ACK来确认接收命令第3步：oblu在每一步向Xoblu发送包含每个步幅的位移和方向信息的DATA包。（步骤=每当检测到零运动或检测到静止时）。第4步：Xblu通过向oblu发送适当的ACK来确认接收到最后一个DATA数据包。（重复第3步和第4步的循环，直到Xblu发送STOP。收到STOP命令后，oblu执行第5步）第5步：停止-(i)在oblu中停止处理(ii)在oblu中停止所有输出连接示意图：本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：，如涉及侵权，可联系删除。

该系统是一个基于ESP32NodeMCU的空气质量监测系统，用于检查PM、颗粒物(PM)以及湿度以及温度、海拔和压力。对位置环境的各个方面进行测试，然后显示在TFT屏幕上，并使用ThingSpeakIoT（物联网）平台。颗粒物灰尘和PM会对人体构成健康风险。PM2.5的直径可以小于2.5微米，PM10的宽度也可以小于10微米。这意味着PM10报告也将包括PM2.5。这两种颗粒都比人的头发短，人的头发直径约为70微米。PM10诸如碎石、磨煤、水泥行业内的回转窑等操作，以及移动车辆搅动的道路上的灰尘，都会增加PM10的水平。24小时PM10限值为150ug/m3。PM2.5它是由任何类型的燃烧产生的细颗粒的结果，例如机动车辆热电厂、住宅中的木材燃烧、与森林有关的农业燃烧火灾以及各种其他工业过程。24小时平均值的PM2.5限值为35ug/m3。电路它由ESP32NodeMCUSDS011、BME280ILI9163TFT显示屏、电阻以及晶体管2N2219组成。ESP32NodeMCU位于该电路的中心部分。基于物联网的空气质量系统示意图如图所示：ESP32NodeMCU：它是一款集成了Wi-Fi和双模蓝牙的低功耗(MCU)微控制器。它是早期ESP8266微控制器的升级版。ESP32如图所示。可以使用ArduinoIDE将代码发送到ESP32NodeMCU。（EFY实验室使用ESP-Wroom-32版本1.1来测试草图。）TFT显示屏在测试过程中使用了带有支持SPI串行总线技术的彩色显示屏的3.65厘米（1.44英寸）触摸屏。SDS011。Nova的粉尘探测器SDS011可以说是在尺寸、精度和成本方面最有效的颗粒物传感器之一。它带有一个UART接口，测量精度为0.3ug/m3。工作电压5V。BME280为了读取温度和压力以及相对湿度，采用了经济实惠的BME280模块。2N2219晶体管2N2219(T1)可用作SDS011中的开关。它的集电极连接到SDS011的GND引脚，发射极连接到电路的地。如果ESP32的15脚为高电平，逻辑T1导通，SDS011通过T1接地。否则SDS011无法接地。ThingSpeak，一个基于物联网的平台该项目建立在ThingSpeak云计算之上。ThingSpeak是一个开源物联网应用程序和API，允许您通过LAN使用HTTP协议通过Internet存储和检索设备中的数据。它允许开发传感器记录软件、位置跟踪应用程序以及提供状态更新的社交网络。如果您定期将数据从传感器传输到ThingSpeak，它将生成数据，然后将其存储并实时显示趋势。它还具有内置的数学建模作为免费提供的MATLAB文档。帐户和频道设置。在www.thingspeak.com上设置帐户和频道。为此，您需要有一个有效的电子邮件帐户。该网站将向您发送一封确认电子邮件。按照电子邮件中的链接确认您的帐户并建立一个帐户。从这一点开始，您可以制作任意数量的频道。如果您创建一个频道，您将收到三个ThingSpeak身份，例如频道ID、用于写入的API密钥和用于读取的API密钥。记下这些，以防您将来需要这些以使用程序源。每个通道最多八个传感器信息，例如PM2.5和PM10温度和高度、相对湿度和压力。每个通道八个数据。每个通道能够接收来自各种设备的八个数据信号。这意味着，使用ThingSpeakAPI，您将能够为每个频道上传8个数据。然后使用ThingSpeak收集、记录数据并转换为趋势数据，例：https://thingspeak.com/channels/279012软件该项目的软件(environment_thingspeak.in)是用Arduino编程语言编写的。PM2.5和PM10都与相对湿度（RH）有关。因此有必要在软件（或草图）中添加一个RH校正来调整读数。ESP32上的SDS011。ESP32在ArduinoIDE上运行。由于Arduino是一项尖端技术，因此几乎所有传感器都有一个应用程序库。对于SDS011，有一个现成可用的库，它使用可直接与ArduinoUno一起使用的SoftwareSerial库。ESP32与SoftwareSerial不兼容。它带有三个UART端口，并利用HardwareSerial连接UART设备。现有的命令和库可以与硬件串行结合使用，以从传感器获取PM信息。这些命令存储在data.h文件中。它应该与Arduino草图保存在同一位置，然后通常与草图一起编译。SDS011在SDS011模式下休眠。根据规格，SDS011可以有2mA的休眠电流。传感器很少处于睡眠模式。此外，与睡眠相关的命令已包含在data.h文件中，以便您进行测试。但是，GPIO13（第15脚）用于接通NPN晶体管（2N2219）以确保SDS011在活动阶段保持运行，然后将其切换到断电模式。我正在将程序上传到ESP32。然后一切都准备好由您执行。将设备连接到PCB或Veroboard以实现通用目的。连接到ESP32的USB电源。启动ArduinoIDE并添加ESP32库和任何其他相关库。打开Arduino代码(environment_thingspeak.info)。在开始草图时更改或提供Wi-FiID和密码。将ThingSpeak频道编号替换为您的频道编号以及API密钥和API密钥。通过选择Tools(r)Board选项下方的下拉菜单来选择ESP32DebModule。之后，在Tools(r)Port选项下方的下拉菜单中选择正确的USB端口。按上传。如果一切正常，您的程序将开始通过ESP32板进行通信，并将代码上传到ESP32MCU。几分钟后，您将能够看到PM2.5或PM10以及TFT显示屏上显示的其他信息。类似的数据将显示在Arduino的串口监视器上。在任何Internet浏览器中启动ThingSpeak频道。您的智能手机浏览器也可以使用。数据完美堆叠，如图所示：测试空气质量监测系统实际尺寸的PCB布局如图所示：如果一切正常，您就能观察空气质量监测器TFT显示屏上正确的值。可能的拓展项目中SDS011由5V供电。但是，您可以将2节3.7V锂离子电池与极小的线性稳压器（例如7805）一起使用，以降压至5V。您还可以使用一个极小的转换器将电压提升到1.5V至5V。您可以使用一节锂聚合物电池和转换器，使其成为便携式设备。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：JoeyMark，如涉及侵权，可联系删除。

该项目是科学博览会、机器人竞赛和大学项目的理想选择。该设计适应性强，您可以轻松修改并添加自己的组件。请按照以下说明构建遥控汽车。*安全须知：不使用时将电池从汽车中取出。如果您无法看到/监督汽车，请将电池取出不要让电路过载短路。比如电路过热时，应立即停止运行如果您使用自己的电源，为了确保安全，请使用低于12伏的电压第1步：准备补给品DIY红外(IR)遥控车载套件电视遥控器（确保其电池已充电）6XAA可充电*电池一把十字螺丝刀要在没有套件的情况下制作该项目，请参考上图中的组件明细。*建议使用可充电的，因为DIY车的电源效率通常较差，并且会很快耗尽电池电量视频演示视频中的时间戳：0:17组装底盘和电机4:30电子产品5:48电路图5:54软件（Arduino代码）7:50驾驶演示（含精准模式代码）8:20驾驶演示（附赛车模式代码）第2步：电路图接线按照上图接线。第3步：Arduino代码提供两种模式：精确模式：当它向左/向右转动时，它在一个固定轴上旋转（参见时间戳7:49的步骤1视频）下载“IR_car_precision.ino”和“PinDefinitionsAndMore.h”，然后将它们保存到名为“IR_car_precision”的文件夹中要改变汽车的速度，找到变量“carSpeed”并改变它要更改汽车左/右转的速度，请更改变量“turnTime”赛车模式：它向左/向右转，同时前进，就像一辆现实生活中的公路车。（参见时间戳8:19处的步骤1视频）下载“IR_car_racing.ino”和“PinDefinitionsAndMore.h”，然后将它们保存到名为“IR_car_racing”的文件夹中要更改汽车的速度，请找到变量“upperSpeed”和“lowerSpeed”要更改汽车左/右转的速度，请更改“upperSpeed”和“lowerSpeed”，因此它们之间的差异更大/更小相关代码下载：IR_car_precision.inoPinDefinitionsAndMore.hIR_car_racing.ino第4步：修复常见错误如果您没有任何错误，请跳过此步骤（恭喜！）Arduino不响应红外信号。进入Arduino的串行监视器，它会为您提供信息检查电视遥控器的电池是否有电您是否更改了“命令”编号，该编号显示在第1步的视频中，时间戳为7:15？您是否将电容器插入电路？将汽车移近电视遥控器电机不动，或非常微弱。用万用表或电压表测量电池座黑线和红线之间的电压。然后测量L293D芯片的引脚8和4之间的电压，当它连接到电池时。如果两个电压测量值中的任何一个低于7伏，请更换充满电的电池。确保L293D的引脚16连接到Arduino上的5V。每个电机的两根电线都已正确插入汽车不能直行。预计会与直线路径有一点偏差，而且几乎没有什么可以做的。确保车轮安装正确并相互平行确保L293D的引脚16连接到Arduino上的5V。尝试所有命令：向前、向后、向左、向右和停止。你可能把钥匙弄混了。对于所有问题。确保一切都按照步骤2的图表连接阅读ArduinoIDE底部黑色窗口中的错误消息。将错误消息复制到Google。转到Arduino中的工具，确保板是“ArduinoUNO”。端口是usb，不是蓝牙。第5步：自定义独一无二的红外小车要设计自己的汽车，您需要了解：Arduino上的引脚0、1和13是特殊的，因此请避免使用它们。引脚2为红外传感器预留。为了稳定运行，ArduinoUNO板需要通过其Vin端口提供7到12伏的电源。这就是为什么此设计使用六节可充电AA电池（一节可充电AA的电压约为1.2V，因此6X1.2=7.2>7伏。L293D电机控制芯片通过其引脚8需要4.5到36伏的电源。L293D还具有钳位二极管，以防止感应反激（又名反激电压）电压尖峰。所以如果你想更换它，替代品也需要提供这种保护。电容器使Arduino上5V引脚的电压保持恒定，因为电容器两端的电压不能瞬时改变。恒定电压对于非常敏感的红外传感器至关重要。如果红外传感器在添加伺服电机（或任何其他类型的感性负载）后停止工作，请将220µF电容更换为更大的电容，以增强Arduino上5V引脚的电压恒定性。组件规格：Arduino：http://store-usa.arduino.cc/products/arduino-uno-rev3L293D芯片数据表：https://www.ti.com/lit/ds/symlink/l293.pdf*以上内容翻译自网络，原作者：square1a，如涉及侵权，可联系删除。